論文の概要: Statistical Foundations for a Google Play User-Review Sentiment Index: Signal Fusion, Shrinkage, Distributional Validation, and Dynamic Smoothing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31513v1
- Date: Fri, 25 Sep 2026 16:54:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.495408
- Title: Statistical Foundations for a Google Play User-Review Sentiment Index: Signal Fusion, Shrinkage, Distributional Validation, and Dynamic Smoothing
- Title（参考訳）: Google Playユーザーレビュー感指数の統計基盤:信号融合、収縮、分布検証、動的平滑化
- Abstract要約: Google Playのユーザレビューのための統計的に明示的な感情指標を開発した。
テキストの苦情が、明らかにスターのみのスコアを大幅に下げることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2864713389096699
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop a statistically explicit sentiment index for Google Play user reviews and establish the mathematical results supporting its construction. Normalized star ratings and text-sentiment scores are treated as noisy measures of latent review valence and fused by covariance-aware inverse-variance weighting. Review-level estimates are aggregated with bounded helpfulness and recency weights, then shrunk toward a population mean using estimated precision rather than an arbitrary review-count threshold. App-level rating histograms provide a distributional diagnostic for samples returned under different API sort orders; because star ratings are discrete, classical continuous Kolmogorov-Smirnov critical values are not used. A local-level state-space model and the Kalman filter provide a denoised temporal trend. Full proofs cover the BLUE and Gaussian maximum-likelihood result, Gaussian-conjugate shrinkage, the Glivenko-Cantelli and Donsker theorems, count transformations via the delta method, and exact Gaussian Kalman filtering. A worked three-review example shows how textual complaints can materially reduce an apparently perfect star-only score.
- Abstract（参考訳）: 我々は,Google Playユーザレビューのための統計的に明示的な感情指標を開発し,その構築を支援する数学的結果を確立する。
正規化星の評価値とテキストセンチメントスコアは、遅延レビュー価のノイズ尺度として扱われ、共分散を意識した逆分散重み付けによって融合される。
レビューレベルの見積もりは、有界な助力と相対的な重みで集約され、任意のレビューカウント閾値ではなく、推定精度を用いて人口平均に向かって縮小される。
アプリケーションレベルの評価ヒストグラムは、異なるAPIソート順序で返されるサンプルの分布診断を提供する。
局所レベル状態空間モデルとカルマンフィルタは、分極時間傾向を提供する。
完全な証明は、BLUEとガウスの最大様相の結果、ガウス共役収縮、グリヴェンコ・カンテッリとドンスカーの定理、デルタ法による累積変換、そして正確なガウスのカルマンフィルタリングをカバーしている。
3つのレビューの例は、テキストによる苦情が、明らかに完璧な星のみのスコアを大幅に下げる方法を示している。
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