論文の概要: The Best Ends for the Best Means: Ethical Concerns in App Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11063v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 23:53:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 18:04:32.742667
- Title: The Best Ends for the Best Means: Ethical Concerns in App Reviews
- Title(参考訳): 最良の方法のための最善の結末:アプリレビューの倫理的懸念
- Authors: Lauren Olson, Neelam Tjikhoeri, Emitz\'a Guzm\'an
- Abstract要約: App Storeのレビューでは,ソフトウェア欠陥を特定する上で不可欠な,ユーザの視点の収集が可能になる。
ユーザレビュー500万件を収集し、ユーザの好みを表す倫理的懸念のセットを開発し、これらのレビューのサンプルを手作業でラベル付けしました。
検閲、個人情報盗難、安全に関する倫理的懸念を強く報告していることがわかりました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0625936401496237
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work analyzes ethical concerns found in users' app store reviews. We
performed this study because ethical concerns in mobile applications (apps) are
widespread, pose severe threats to end users and society, and lack systematic
analysis and methods for detection and classification. In addition, app store
reviews allow practitioners to collect users' perspectives, crucial for
identifying software flaws, from a geographically distributed and large-scale
audience. For our analysis, we collected five million user reviews, developed a
set of ethical concerns representative of user preferences, and manually
labeled a sample of these reviews. We found that (1) users highly report
ethical concerns about censorship, identity theft, and safety (2) user reviews
with ethical concerns are longer, more popular, and lowly rated, and (3) there
is high automation potential for the classification and filtering of these
reviews. Our results highlight the relevance of using app store reviews for the
systematic consideration of ethical concerns during software evolution.
- Abstract(参考訳): この研究は、ユーザのアプリストアレビューに見られる倫理的懸念を分析します。
本研究は,モバイルアプリケーション(アプリケーション)における倫理的関心が広まり,エンドユーザーや社会に深刻な脅威をもたらし,系統的な分析や分類方法が欠如しているためである。
さらにapp storeのレビューでは,地理的に分散した大規模オーディエンスから,ソフトウェアの欠陥を特定する上で極めて重要なユーザ視点の収集が可能になる。
分析の結果,500万件のユーザレビューを収集し,ユーザの嗜好を表す倫理的関心事のセットを開発し,これらのレビューのサンプルを手作業でラベル付けした。
1) 検閲, 身元盗難, 安全に関する倫理的懸念を高い頻度で報告すること, (2) 倫理的懸念を伴うユーザレビューはより長く, 人気が高く, 評価が低いこと, (3) 評価の分類とフィルタリングの自動化の可能性が高いことが判明した。
ソフトウェア進化における倫理的懸念を体系的に考慮する上で,app storeのレビューが有効であることを強調する。
関連論文リスト
- Ethical software requirements from user reviews: A systematic literature review [0.0]
このSLRは,既存の倫理的要件の特定・分析を目的としている。
倫理的要件収集は、ソフトウェアアプリケーションにおける意思決定におけるMLとAIベースのアプローチの台頭により、最近、研究コミュニティに対する大きな関心を呼び起こした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-18T19:56:19Z) - Towards Extracting Ethical Concerns-related Software Requirements from App Reviews [0.0]
本研究は、Uberモバイルアプリ(人気のタクシー/ライドアプリ)のアプリレビューを分析した。
アプリレビューからソフトウェア要件を抽出するために知識グラフ(KG)モデルを活用する新しいアプローチを提案する。
私たちのフレームワークは,関連するエンティティと関係を持ったオントロジーを開発すること,アプリレビューから重要なエンティティを抽出すること,それら間のコネクションを作成すること,という3つの主要コンポーネントで構成されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-19T04:50:32Z) - Rethinking the Evaluation of Dialogue Systems: Effects of User Feedback on Crowdworkers and LLMs [57.16442740983528]
アドホック検索では、評価は暗黙のフィードバックを含むユーザーの行動に大きく依存する。
アノテータの会話知覚におけるターン評価におけるユーザフィードバックの役割はほとんど研究されていない。
本稿では,タスク指向対話システム(TDS)の評価が,ターンのフォローアップ発話を通じて提供されるユーザフィードバック,明示的あるいは暗黙的な評価にどのように影響するかに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T16:45:50Z) - User Attitudes to Content Moderation in Web Search [49.1574468325115]
我々は、Web検索における誤解を招く可能性のあるコンテンツや攻撃的なコンテンツに適用される様々なモデレーションプラクティスに対するサポートレベルについて検討する。
最も支持されている実践は、誤解を招く可能性のあるコンテンツや不快なコンテンツについてユーザーに知らせることであり、最も支持されていないものは、検索結果を完全に削除することである。
より保守的なユーザーやウェブ検索結果に対する信頼度が低いユーザーは、ウェブ検索におけるコンテンツモデレーションに反する傾向にある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T10:57:15Z) - On the Role of Reviewer Expertise in Temporal Review Helpfulness
Prediction [5.381004207943597]
有用なレビューを識別する既存の方法は、主にレビューテキストに焦点をあて、レビューを投稿する(1)とレビューを投稿する(2)の2つの重要な要素を無視する。
本稿では,過去のレビュー履歴から得られたレビュアの専門知識と,レビューの時間的ダイナミクスを統合し,レビューの有用性を自動的に評価するモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T23:41:22Z) - SIFN: A Sentiment-aware Interactive Fusion Network for Review-based Item
Recommendation [48.1799451277808]
本稿では、レビューに基づく項目推薦のための感性認識型インタラクティブフュージョンネットワーク(SIFN)を提案する。
まず、BERTを介してユーザ/イテムレビューをエンコードし、各レビューのセマンティックな特徴を抽出する軽量な感情学習者を提案する。
そこで我々は,感情学習者が明示的な感情ラベルを用いて感情認識特徴を抽出するための感情予測タスクを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-18T08:04:38Z) - TOUR: Dynamic Topic and Sentiment Analysis of User Reviews for Assisting
App Release [34.529117157417176]
TOURは、(i)アプリバージョンよりも新しいアプリの問題を検知し、要約し、(ii)アプリ機能に対するユーザー感情を特定し、(iii)開発者の検査を容易にするために重要なユーザーレビューを優先順位付けすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T08:44:55Z) - Abstractive Opinion Tagging [65.47649273721679]
eコマースでは、意見タグは、アイテムのレビューの特徴を反映したEコマースプラットフォームが提供するタグのランクリストを指す。
意見タグを生成するための現在のメカニズムは、手作業またはラベル付け方法に依存します。
AOT-Net と呼ばれる抽象的な意見タグフレームワークを提案し、多数のレビューからランク付けされた意見タグのリストを生成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-18T05:08:15Z) - Emerging App Issue Identification via Online Joint Sentiment-Topic
Tracing [66.57888248681303]
本稿では,MERITという新しい問題検出手法を提案する。
AOBSTモデルに基づいて、1つのアプリバージョンに対するユーザレビューに否定的に反映されたトピックを推測する。
Google PlayやAppleのApp Storeで人気のアプリに対する実験は、MERITの有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-23T06:34:05Z) - How Useful are Reviews for Recommendation? A Critical Review and
Potential Improvements [8.471274313213092]
本稿では,レビューテキストを用いてレコメンデーションシステムの改善を目指す,新たな作業体系について検討する。
実験条件やデータ前処理に変化はあるものの, 論文間で結果がコピーされていることから, 報告結果にいくつかの相違点がみられた。
さらなる調査では、リコメンデーションのためのユーザレビューの"重要"に関して、はるかに大きな問題に関する議論が求められている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T16:30:05Z) - Automating App Review Response Generation [67.58267006314415]
本稿では,レビューと回答の知識関係を学習することで,レビュー応答を自動的に生成する新しいアプローチRRGenを提案する。
58のアプリと309,246のレビュー-レスポンスペアの実験では、RRGenはBLEU-4の点で少なくとも67.4%のベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-10T05:23:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。