論文の概要: Towards Extracting Ethical Concerns-related Software Requirements from App Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14023v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 04:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 18:53:17.652927
• Title: Towards Extracting Ethical Concerns-related Software Requirements from App Reviews
• Title（参考訳）: 倫理的問題に関連するソフトウェア要件をアプリレビューから抽出する
• Authors: Aakash Sorathiya, Gouri Ginde,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As mobile applications become increasingly integral to our daily lives, concerns about ethics have grown drastically. Users share their experiences, report bugs, and request new features in application reviews, often highlighting safety, privacy, and accountability concerns. Approaches using machine learning techniques have been used in the past to identify these ethical concerns. However, understanding the underlying reasons behind them and extracting requirements that could address these concerns is crucial for safer software solution development. Thus, we propose a novel approach that leverages a knowledge graph (KG) model to extract software requirements from app reviews, capturing contextual data related to ethical concerns. Our framework consists of three main components: developing an ontology with relevant entities and relations, extracting key entities from app reviews, and creating connections between them. This study analyzes app reviews of the Uber mobile application (a popular taxi/ride app) and presents the preliminary results from the proposed solution. Initial results show that KG can effectively capture contextual data related to software ethical concerns, the underlying reasons behind these concerns, and the corresponding potential requirements.
• Abstract（参考訳）: モバイルアプリケーションが私たちの日常生活にますます不可欠なものになっていくにつれて、倫理に関する懸念は急速に高まっている。 ユーザは自身のエクスペリエンスを共有し、バグを報告し、アプリケーションレビューで新機能をリクエストする。 機械学習技術を用いたアプローチは、これらの倫理的関心事を特定するために過去にも用いられてきた。 しかしながら、それらの背後にある根本的な理由を理解し、これらの懸念に対処できる要件を抽出することは、より安全なソフトウェアソリューション開発に不可欠です。 そこで我々は、知識グラフ(KG)モデルを利用して、アプリレビューからソフトウェア要件を抽出し、倫理的懸念に関連するコンテキストデータをキャプチャ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。 本研究では、Uberモバイルアプリケーション(タクシー/ライドアプリ)のアプリレビューを分析し、提案したソリューションの予備的な結果を示す。 最初の結果は、KGがソフトウェア倫理上の懸念、これらの懸念の背後にある根本的な理由、およびそれに対応する潜在的な要件に関連するコンテキストデータを効果的にキャプチャできることを示している。

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