論文の概要: Age Matters: Analyzing Age-Related Discussions in App Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21605v1
- Date: Thu, 29 Jan 2026 12:11:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.792525
- Title: Age Matters: Analyzing Age-Related Discussions in App Reviews
- Title（参考訳）: 年齢問題:アプリレビューにおける年齢関連議論の分析
- Authors: Shashiwadana Nirmania, Garima Sharma, Hourieh Khalajzadeh, Mojtaba Shahin,
- Abstract要約: 本研究は,アプリレビューにおける年齢に関する議論を通じて,モバイルアプリがさまざまな年齢グループにまたがるユーザに対してどう対応すべきかを考察する。
われわれはGoogle Play Storeから4,163件のアプリレビューのデータセットを手作業で収集し、年齢に関するレビュー1,429件、年齢に関するレビュー2,734件を特定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.504610963853029
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, mobile applications have become indispensable tools for managing various aspects of life. From enhancing productivity to providing personalized entertainment, mobile apps have revolutionized people's daily routines. Despite this rapid growth and popularity, gaps remain in how these apps address the needs of users from different age groups. Users of varying ages face distinct challenges when interacting with mobile apps, from younger users dealing with inappropriate content to older users having difficulty with usability due to age-related vision and cognition impairments. Although there have been initiatives to create age-inclusive apps, a limited understanding of user perspectives on age-related issues may hinder developers from recognizing specific challenges and implementing effective solutions. In this study, we explore age discussions in app reviews to gain insights into how mobile apps should cater to users across different age groups.We manually curated a dataset of 4,163 app reviews from the Google Play Store and identified 1,429 age-related reviews and 2,734 non-age-related reviews. We employed eight machine learning, deep learning, and large language models to automatically detect age discussions, with RoBERTa performing the best, achieving a precision of 92.46%. Additionally, a qualitative analysis of the 1,429 age-related reviews uncovers six dominant themes reflecting user concerns.
- Abstract（参考訳）: 近年,モバイルアプリケーションは生活の様々な側面を管理するのに欠かせないツールになりつつある。
生産性の向上からパーソナライズされたエンターテイメントの提供に至るまで、モバイルアプリは人々の日々のルーチンに革命をもたらした。
この急激な成長と人気にもかかわらず、これらのアプリが異なる年齢層からのユーザーのニーズにどう対処するかにはギャップが残っている。
年齢の異なるユーザは、不適切なコンテンツを扱う若いユーザから、年齢に関連する視覚や認知障害によるユーザビリティの難しさに悩まされる高齢者まで、モバイルアプリと対話する際のさまざまな課題に直面している。
年齢に依存しないアプリを開発するイニシアチブはあったが、年齢に関する問題に対するユーザ視点の限定的な理解は、開発者が特定の課題を認識し、効果的なソリューションを実装するのを妨げる可能性がある。
本研究では,Google Play Storeのアプリレビュー4,163件のデータセットを手作業でキュレートし,年齢関連レビュー1,429件,非年齢関連レビュー2,734件を特定した。
我々は8つの機械学習、ディープラーニング、および大規模言語モデルを用いて、年齢に関する議論を自動的に検出し、RoBERTaが最高で92.46%の精度を達成した。
さらに、年齢関連レビュー1,429件の質的分析により、ユーザの懸念を反映した6つの主要なテーマが明らかになった。
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