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Política de reseñas

Cómo IndexFair maneja las reseñas

Esta página establece qué publicamos, de dónde provienen los datos, cómo filtramos reseñas falsas y cómo impugnar una calificación.

Acuerdo de nivel de servicio (SLA)Respuesta inicial · 14dResolución · 30ddías de calendario · solicitudes fundamentadas
§1

What we publish

IndexFair publica una puntuación compuesta por marca y mercado, derivada de una metodología publicada. Cada puntuación incluye desgloses por aspecto, la versión de la metodología utilizada y el número de señales de reseñas empleadas en el cálculo. No publicamos reseñas individuales ni extractos breves de reseñas de usuarios literalmente. Las filas públicas por aspecto usan recuentos agregados y análisis de IndexFair; el texto subyacente de las reseñas queda fuera de la respuesta pública, como se describe en nuestra metodología.

§2

Where reviews come from

Las señales de reseña se agregan desde un pequeño conjunto de fuentes públicas. No alojamos un formulario de reseña en indexfair.com y nunca hemos aceptado una reseña enviada directamente por un consumidor.

Para los exchanges de criptomonedas y los monederos, la señal de reseña se extrae de plataformas de tiendas de aplicaciones y de reseñas de consumidores; la columna de registro refleja el registro de criptoactivos (MLR) de la FCA para los exchanges. Los monederos de criptomonedas para consumidores no tienen custodia y carecen de registro — su señal de confianza es un consenso de atestaciones de múltiples fuentes, no una licencia del regulador.

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.

CategoryLo que ingerimos
Review platformsreseñas de consumidores · calificación agregada + recuento
Public forumspublicaciones de la comunidad · sentimiento agregado
Regulator complaintsquejas del regulador · registros de casos
Corporate registerspresentaciones corporativas · señales de insolvencia
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 fuente registramos la valoración agregada, el número de reseñas que contribuyen a ella y la fecha y hora de la última ingesta. Las categorías de fuentes que leemos y por qué algunas reciben mayor peso se describen en /sources. No publicamos deliberadamente la lista exhaustiva de fuentes ni sus pesos, para que la mezcla de entrada no pueda manipularse. No conservamos el texto individual de las reseñas tras la extracción — solo extractos de auditoría breves, a nivel de aspecto, de un máximo de 200 caracteres, que nunca se publican, y metadatos suficientes para reproducir el agregado.

§3

How we detect fake reviews

Un filtro determinista de Capa 1 se ejecuta sobre cada reseña antes de entrar al corpus. Una pantalla asistida por modelo de Capa 2 luego examina la prosa de la reseña para verificar autenticidad. Ambas capas solo deciden si una reseña es lo suficientemente confiable como para contribuir a una puntuación — pueden excluir evidencia pero nunca ajustar la puntuación en sí — y el recuento de reseñas excluidas se muestra en cada página de marca. No publicamos los umbrales exactos ni las indicaciones.

Capa 1 · heurística · en vivo
Huellas digitales de texto duplicado textualmente (en reseñas recopiladas después del lanzamiento de este filtro), ráfagas de publicación del mismo autor, anomalías de longitud e incongruencia entre clasificación de estrellas y sentimiento. No utilizamos antigüedad de cuenta: nuestras fuentes no la exponen de manera confiable.
Capa 2 · asistida por modelo · en vivo
Lee la prosa de cada reseña para autenticidad — coherencia, concreción de afirmaciones factuales, intención del autor (personal vs comercial). Solo puede excluir una reseña de una puntuación, nunca ajustar la puntuación en sí, y cada veredicto se registra. Los umbrales exactos y las indicaciones no se publican.
Proveedores de IA utilizados en el cribado de reseñas
Proveedores externos de modelos de IAAnalizamos el texto de las reseñas con grandes modelos de lenguaje actuales de proveedores externos de IA; el proveedor y el modelo pueden cambiar con el tiempo.

El juez de autenticidad de la Capa 2 puede excluir reseñas o reducir su contribución, nunca aumentarla, y nunca puede ajustar la puntuación en sí. Los cambios de proveedor pasan por una revisión registrada y comparada. La comparación histórica de modelos usa una tolerancia de no más de cinco puntos porcentuales. Los datos personales detectados por nuestra limpieza se eliminan antes del análisis y el tratamiento puede realizarse fuera de la UE y del Reino Unido.

Las decisiones de la capa 1 se registran en el registro de la marca como un indicador de reseña falsa y un código de motivo. Nunca se identifica a los autores de las reseñas. Leemos foros públicos — contienen reclamaciones sin resolver que nunca llegan a una plataforma de reseñas —, pero excluimos los foros anónimos sin antigüedad de la cuenta ni historial de publicaciones, porque eso impide detectar una campaña coordinada. Las fuentes excluidas y los motivos se enumeran en /sources.

Analizamos el texto de las reseñas con grandes modelos de lenguaje actuales de proveedores externos de IA; el proveedor y el modelo pueden cambiar con el tiempo. Los datos personales detectados por nuestra limpieza se eliminan antes del análisis y el tratamiento puede realizarse fuera de la UE y del Reino Unido.

§4

What we do NOT do

Compromisos defensivos. Si un comportamiento que esperarías de una plataforma de manejo de reseñas no figura aquí, asume que no lo hacemos.

  • No encargamos, pedimos ni solicitamos reseñas a nadie.
  • No incentivamos a quienes reseñan — sin pagos, regalos, puntos ni ninguna otra contraprestación.
  • No aceptamos pagos de ninguna empresa evaluada por colocación, clasificación o modificación de su puntuación.
  • No publicamos ninguna afirmación sobre una empresa que no esté vinculada al registro concreto que la respalda — cada cifra de una página de marca remite a un campo identificado en los datos de esa marca.
  • No almacenamos el texto literal de las reseñas. Los extractos de auditoría breves, a nivel de aspecto, de un máximo de 200 caracteres son el único texto que persiste tras la extracción, y ninguno de ellos se publica nunca.
§5

How to dispute a rating

Los operadores, el público y los reguladores pueden impugnar una valoración o solicitar una corrección mediante nuestro formulario de contacto con la categoría «Impugnar un registro factual». Las impugnaciones sustantivas — sobre un hecho concreto de una marca, una afirmación sobre su situación regulatoria o una puntuación publicada — se acusan de recibo en 14 días naturales y se resuelven tan pronto como permiten las pruebas subyacentes. Las resoluciones que implican un cambio de puntuación, una corrección publicada o una aclaración metodológica se anotan en un registro de divulgación pública que aparece en esta página cuando hay más de una entrada; el registro lo mantiene la administración, no es automático.

Abrir formulario de contacto →

Las impugnaciones sobre la metodología misma — por ejemplo, la elección de un peso o de una semivida —se remiten al registro público de cambios de la metodología en /changelog; ningún cambio de metodología se realiza sin una entrada versionada.

§6

Updates to this policy

Los cambios sustantivos de esta política se versionan junto con la metodología en el changelog. Las correcciones editoriales menores se aplican directamente, sin incrementar la versión.

Última actualización2026-06-19·policy v1.0.0 · revision: AI-provider disclosure added

Para los mecanismos de cálculo de la puntuación en los que se basa esta política, consulte /methodology. Para la lista de fuentes originales, consulte /sources.