抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
文脈:地図上でのユーザフィードバックは,市場ニーズの計測とモバイル地図開発産業における競争力のあるエッジの維持に必須である。APP Storeレビューはこのフィードバックのための主要な資源であるが,最近の研究はTwitterがこの情報に対するもう一つの潜在的に価値ある供給源であることを観察している。目的:本研究の目的は,Twitterからのユーザフィードバックをタイミングとコンテンツの観点から評価し,App Storeレビューと比較することである。【方法】本研究では,様々なテキスト解析および意味解析や潜在的Dirichlet割当(LDA)のような自然言語処理法を用いて,ツイートおよびApp Store Repiewを解析した。さらに,教師つき学習分類器を用いて,それらを意味論的に類似したピンセットとApp Storeレビューとして分類した。結果:ツイートとApp Store Reviewカウントの間の大きさの差にもかかわらず,頻度分析は,報告時間中のツイートの数が数日早くピークに達したので,ブッグ報告と特徴要求が主にTwitterについて議論されることを示した。同様に,426のピンセットと2,383のレビュー(それはバグ報告と特徴要求)のセットに関するタイミング解析は,約15%が最初にTwitter上に現れることを示した。これらの15%のツイートの中で,72%はモバイルappの機能的または行動的側面に関連しており,コンテンツ分析は,ツイートにおけるユーザフィードバックが特徴故障と不適切な機能性に関連する重要な問題に焦点を合わせていることを示した。結論:本研究の結果は,Twitterが有用な情報のための強いcontenであるだけでなく,モバイルapp改善のためのより速い情報源であることを示している。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】