예 를 들 어 , 선행 연구 에 따르 면 거짓 리뷰 와 실제 리뷰 사이 에 는 사용 된 단어 의 수 ( LEN ) , 명사 비율 ( N ) , 동사 비율 ( V ) , 형용사 비율 ( ADJ ) , 부사 비율 ( ADV ) 에서 통계 적 으로 유의미 한 차이 가 존재 하 고 , 거짓 리뷰 일수록 리뷰 의 길이 가 길 고 , 명사 의 비율 이 높 으며 , 동사 의 비율 이 적 다는 것 을 기반 으로 , 즉 리뷰 의 진위 여부 에 따라 언어 적 인 차이 가 존재 한다는 것 을 기반 으로 , 허위 탐 지부 ( 360 ) 는 텍스트 정보 의 차이 로 리뷰 의 진위 를 판단 하 는 분류 모델 을 만들 수 있 다 . 이때 , 모델링 의 과정 은 빅 데이터 의 구축 과정 과 유사 하 다 . 데이터 를 모으 고 , 전처리 를 수행 하 며 , 전처리 된 리뷰 를 이용 하 여 원 하 는 답변 이 나오 도록 학습 과 훈련 을 진행 하 여 SVM , KNN , Naive Bayes , Random Forest 분류 모델 을 구축 할 수 있 다 . 이때 , 데이터 를 이용 하 여 원 하 는 알고리즘 이 모델링 되 도록 하 는 과정 은 빅 데이터 를 구축 하 는 과정 과 유사 하 므로 상세 한 설명 은 생략 하 기 로 한다 .