Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nghiên cứu thực nghiệm về khiếu nại của người dùng Android Wear
Tóm tắt
Các ứng dụng đeo được đang trở nên ngày càng phổ biến trong những năm gần đây. Tuy nhiên, cho đến nay, rất ít nghiên cứu đã xem xét các vấn đề mà các ứng dụng đeo được phải đối mặt. Các nghiên cứu trước đó cho thấy rằng đánh giá của người dùng chứa rất nhiều thông tin hữu ích có thể được sử dụng để hiểu các vấn đề chất lượng và giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng di động chất lượng tốt hơn. Do đó, trong bài báo này, chúng tôi khai thác các đánh giá của người dùng để hiểu các khiếu nại của họ về các ứng dụng đeo được. Chúng tôi đã chọn mẫu và phân loại 2.667 đánh giá từ 19 ứng dụng đeo được trên Android. Thêm vào đó, chúng tôi kiểm tra các câu trả lời mà các nhà phát triển đăng tải để phản hồi lại các khiếu nại của người dùng. Điều này cho phép chúng tôi xác định loại khiếu nại mà các nhà phát triển quan tâm nhất và nhận diện những vấn đề mà mặc dù quan trọng với người dùng nhưng không nhận được sự phản hồi thích hợp từ các nhà phát triển. Các phát hiện của chúng tôi chỉ ra rằng các khiếu nại thường gặp nhất liên quan đến Lỗi Chức năng, Chi phí và Thiếu Chức năng, trong khi các khiếu nại ảnh hưởng tiêu cực nhất liên quan đến Vấn đề Cài đặt, Tính tương thích thiết bị và Các Vấn đề về Quyền riêng tư & Đạo đức. Chúng tôi cũng phát hiện rằng các nhà phát triển chủ yếu phản hồi các khiếu nại liên quan đến Quyền riêng tư & Đạo đức, Vấn đề Hiệu suất và các vấn đề liên quan đến thông báo. Hơn nữa, chúng tôi quan sát thấy rằng khi các nhà phát triển phản hồi, họ thường cung cấp một giải pháp, yêu cầu thêm thông tin, hoặc thông báo cho người dùng biết rằng họ đang làm việc để tìm ra giải pháp. Cuối cùng, chúng tôi so sánh các phát hiện của mình về các ứng dụng đeo được với nghiên cứu của Khalid et al. (2015) về các thiết bị cầm tay. Từ đó, chúng tôi nhận thấy rằng một số loại khiếu nại xuất hiện trong các ứng dụng cầm tay cũng xuất hiện trong các ứng dụng đeo được; mặc dù các ứng dụng đeo được có những vấn đề đặc thù liên quan đến Thiếu Chức năng, Vấn đề Cài đặt, Kết nối & Đồng bộ, Thông báo Spam và Thông báo bị thiếu. Kết quả của chúng tôi làm nổi bật các vấn đề mà người dùng ứng dụng đeo được phải đối mặt nhiều nhất, cũng như các vấn đề mà các nhà phát triển nên chú ý hơn do tác động tiêu cực của chúng.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Ahola J (2015) Challenges in android wear application development. In: Proceedings of the international conference on web engineering, ICWE ’15. Springer, pp 601–604
Android Developers Documentation (2016a) Creating wearable apps. https://developer.android.com/training/wearables/apps/index.html. Accessed 2 Oct 2016
Android Developers Documentation (2016b) Filters on google play. https://developer.android.com/google/play/filters.html. Accessed 18 Dec 2016
Android Wear Center (2016) http://www.androidwearcenter.com. Accessed 9 Sep 2016
Bonato P (2010) Wearable sensors and systems. IEEE Eng Med Biol Mag 29 (3):25–36
Chauhan J, Seneviratne S, Kaafar MA, Mahanti A, Seneviratne A (2016) Characterization of early smartwatch apps. In: Proceedings of the 2016 IEEE international conference on pervasive computing and communication workshops, PerCom ’16. IEEE, pp 1–6
Chen N, Lin J, Hoi SC, Xiao X, Zhang B (2014) Ar-miner: mining informative reviews for developers from mobile app marketplace. In: Proceedings of the 36th international conference on software engineering, ICSE ’14. ACM, pp 767–778
Ciurumelea A, Schaufelbühl A, Panichella S, Gall HC (2017) Analyzing reviews and code of mobile apps for better release planning. In: Proceedings of the 24th IEEE international conference on software analysis, evolution and reengineering, SANER ’17. IEEE, pp 91–102
Cohen J (1960) A coefficient of agreement for nominal scale. Educ Psychol Meas 20:37–46
Di Sorbo A, Panichella S, Alexandru CV, Shimagaki J, Visaggio CA, Canfora G, Gall H (2016) What would users change in my app? summarizing app reviews for recommending software changes. In: Proceedings of the 24th ACM SIGSOFT international symposium on foundations of software engineering, FSE ’16. ACM, pp 499–510
Di Sorbo A, Panichella S, Alexandru CV, Visaggio CA, Canfora G (2017) Surf: summarizer of user reviews feedback. In: Proceedings of the 39th international conference on software engineering companion, ICSE-C ’17. IEEE Press, pp 55–58
Do Q, Martini B, Choo KKR (2017) Is the data on your wearable device secure? An android wear smartwatch case study. Softw: Pract Exp 47(3):391–403
Finkelstein A, Harman M, Jia Y, Martin W, Sarro F, Zhang Y (2017) Investigating the relationship between price, rating, and popularity in the blackberry world app store. Inf Softw Technol 87:119– 139
Fleiss JL, Cohen J (1973) The equivalence of weighted kappa and the intraclass correlation coefficient as measures of reliability. Educ Psychol Meas 33:613–619
Fu B, Lin J, Li L, Faloutsos C, Hong J, Sadeh N (2013) Why people hate your app: making sense of user feedback in a mobile app store. In: Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, KDD ’13. ACM, pp 1276–1284
Galvis Carreño LV, Winbladh K (2013) Analysis of user comments: an approach for software requirements evolution. In: Proceedings of the 2013 international conference on software engineering, ICSE ’13. IEEE Press, pp 582–591
Goko Store (2016) http://goko.me. Accessed 9 Sep 2016
Guzman E, Maalej W (2014) How do users like this feature? A fine grained sentiment analysis of app reviews. In: Proceedings of the 22nd IEEE international requirements engineering conference, RE ’14. IEEE, pp 153–162
Ha E, Wagner D (2013) Do android users write about electric sheep? Examining consumer reviews in google play. In: Proceedings of the 10th IEEE consumer communications and networking conference, CCNC ’13, pp 149–157
Harman M, Jia Y, Zhang Y (2012) App store mining and analysis: Msr for app stores. In: Proceedings of the 9th IEEE working conference on mining software repositories, MSR ’12. IEEE Press, pp 108– 111
Hoon L, Vasa R, Schneider JG, Mouzakis K (2012) A preliminary analysis of vocabulary in mobile app user reviews. In: Proceedings of the 24th Australian computer-human interaction conference, OzCHI ’12. ACM, pp 245–248
Keertipati S, Savarimuthu BTR, Licorish SA (2016) Approaches for prioritizing feature improvements extracted from app reviews. In: Proceedings of the 20th international conference on evaluation and assessment in software engineering, EASE ’16. ACM, pp 33:1–33:6
Khalid H, Nagappan M, Shihab E, Hassan A (2014) Prioritizing devices to test your app on: a case study of android game apps. In: Proceedings of the 22nd ACM SIGSOFT international symposium on foundations of software engineering, FSE ’14. IEEE, pp 610–620
Khalid H, Shihab E, Nagappan M, Hassan A (2015) What do mobile app users complain about? IEEE Softw 32(3):70–77
Lyons K (2015) What can a dumb watch teach a smartwatch?: Informing the design of smartwatches. In: Proceedings of the ACM international symposium on wearable computers, UbiComp ’15. ACM, pp 3–10
Martin W, Harman M, Jia Y, Sarro F, Zhang Y (2015) The app sampling problem for app store mining. In: Proceedings of the 12th IEEE/ACM working conference on mining software repositories, MSR ’15. IEEE, pp 123–133
Martin W, Sarro F, Jia Y, Zhang Y, Harman M (2017) A survey of app store analysis for software engineering. IEEE Trans Softw Eng 43(9):817–847
McIlroy S, Shang W, Ali N, Hassan A (2015) Is it worth responding to reviews? A case study of the top free apps in the google play store. IEEE Softw 34:64–71
McIlroy S, Ali N, Khalid H, Hassan A (2016) Analyzing and automatically labelling the types of user issues that are raised in mobile app reviews. Empir Softw Eng 21(3):1067–1106
Min C, Kang S, Yoo C, Cha J, Choi S, Oh Y, Song J (2015) Exploring current practices for battery use and management of smartwatches. In: Proceedings of the ACM international symposium on wearable computers, UbiComp ’15. ACM, pp 11–18
Mujahid S (2017) Determining and detecting permission issues of wearable apps. Master’s thesis, Concordia University, Montreal
Mujahid S, Sierra G, Abdalkareem R, Shihab E, Shang W (2017) Examining user complaints of wearable apps: a case study on android wear. In: Proceedings of the 4th IEEE/ACM international conference on mobile software engineering and systems, MobileSoft ’17. IEEE
Nagappan M, Shihab E (2016) Future trends in software engineering research for mobile apps. In: Proceedings of the 23rd IEEE international conference on software analysis, evolution, and reengineering, SANER ’16. IEEE
Pagano D, Maalej W (2013) User feedback in the appstore: an empirical study. In: Proceedings of the 21st IEEE international requirements engineering conference, RE ’13. IEEE Press, pp 125–134
Palomba F, Linares-Vásquez M, Bavota G, Oliveto R, Penta MD, Poshyvanyk D, Lucia AD (2015) User reviews matter! Tracking crowdsourced reviews to support evolution of successful apps. In: Proceedings of the IEEE international conference on software maintenance and evolution, ICSME ’15, pp 291–300
Palomba F, Salza P, Ciurumelea A, Panichella S, Gall H, Ferrucci F, De Lucia A (2017) Recommending and localizing change requests for mobile apps based on user reviews. In: Proceedings of the 39th international conference on software engineering, ICSE ’17. IEEE Press, pp 106–117
Panichella S, Sorbo AD, Guzman E, Visaggio CA, Canfora G, Gall H (2015) How can i improve my app? classifying user reviews for software maintenance and evolution. In: Proceedings of the IEEE international conference on software maintenance and evolution, ICSME ’15. IEEE, pp 281–290
Panichella S, Di Sorbo A, Guzman E, Visaggio CA, Canfora G, Gall H (2016) Ardoc: app reviews development oriented classifier. In: Proceedings of the 24th ACM SIGSOFT international symposium on foundations of software engineering, FSE ’16. ACM, pp 1023–1027
Park S, Jayaraman S (2003) Smart textiles: wearable electronic systems. MRS Bull 28(8):585–591
Rawassizadeh R, Price BA, Petre M (2015) Wearables: has the age of smartwatches finally arrived? Commun ACM 58(1):45–47
Seaman CB (1999) Qualitative methods in empirical studies of software engineering. IEEE Trans Softw Eng (IST) 25(4):557–572
Sentistrength (2017) Sentiment strength detection. http://sentistrength.wlv.ac.uk/. Accessed 24 Aug 2017
Tehrani K, Michael A (2014) Wearable technology and wearable devices: everything you need to know. Wearable Devices Magazine. http://www.wearabledevices.com/what-is-a-wearable-device/. (Accessed 25 Aug 2017
Teng XF, Zhang YT, Poon CCY, Bonato P (2008) Wearable medical systems for p-health. IEEE Rev Biomed Eng 1:62–74
Usman M, Britto R, Börstler J, Mendes E (2017) Taxonomies in software engineering: a systematic mapping study and a revised taxonomy development method. Inf Softw Technol 85(Supplement C):43–59
Vasa R, Hoon L, Mouzakis K, Noguchi A (2012) A preliminary analysis of mobile app user reviews. In: Proceedings of the 24th Australian computer-human interaction conference, OzCHI ’12. ACM, pp 241–244
Wei J (2014) How wearables intersect with the cloud and the internet of things: considerations for the developers of wearables. IEEE Consum Electron Mag 3(3):53–56
Wright R, Keith L (2014) Wearable technology: if the tech fits, wear it. J Electron Resour Med Libr 11(4):204–216
Zhang H, Rountev A (2017) Analysis and testing of notifications in android wear applications. In: Proceedings of the 39th international conference on software engineering, ICSE ’17. IEEE Press