Invitation to participate in our study of Mobile App reviews (có tiếng Việt)

If you are an app developer, have you ever wondered:
Why do some people dislike your app?
Why did they not update to the newest version?
What features of your app they like and dislike?
What features they want to have in the new version?
What problems often occur when they are using your app?..
We might have the answers for you!

Who are we?
We are the research team from Software Engineering and Analytics Lab at Utah State University (USA). We have developed MARK, an advanced text analytics tool for mining users’ opinions in mobile apps’ reviews. Right now, we are conducting a field study on the effectiveness of MARK. Therefore, we would like to invite you to participate in our study.

Why do you need to use MARK to analyze your reviews?
The answer is simple: for popular apps, there are often too many reviews to humanly read and analyse. The cost of hiring human to spend time and read user reviews, then report what they find back to developers is an overhead. Our research team strikes to remove such overhead from your software development process. Within MARK framework, we use our latest findings in Natural Language Processing and Analytical methods to extract information about users’ concerns and opinions.

How do you participate in this study?
To participate, you just need to export the reviews of your apps from Google Play or iTunes store and send them to us with your questions or concerns you want to read in users’ opinions. We will send you back the opinions extracted from those reviews that are relevant with your concerns. We will also ask you to fill a survey about the quality of our results. All of this process is done using our latest findings in the field of science, and completely free.

However, there is one requirement the apps should meet in order to be effectively analyzed with MARK: Your app should have at least 1000 reviews on an app store, the more the better. We have analyzed apps with 300,000+ reviews before.

Some useful links to our team and publications:
Publications on ACM and IEEE
Phrase-based extraction of user opinions in mobile app reviews
Mining User Opinions in Mobile App Reviews: A Keyword-Based Approach (T) - IEEE Xplore Document

Please contact me at my email address: [email protected]

Chào các bạn Việt Nam,

Mình tên là Phong, hiện đang làm nghiên cứu sinh ở đại học Utah State ở Mỹ. Nhóm mình đang nghiên cứu 1 đề tài về data mining, lấy ý kiến của người dùng về app thông qua review. Mình muốn mời các bạn tham gia vào project bằng cách gửi user reviews mà các bạn thu được trên Google play hoặc iTunes về cho mình. Sau đó nhóm mình sẽ sử dụng NLP và một số thuật toán data mining để lấy các ý kiến người dùng về app của bạn trong đống review đó.

Mục tiêu của nhóm là tạo ra một tool để tự động lấy ý kiến người dùng mà không bắt dev phải đọc hàng nghìn, thậm chí hàng triệu review. Như vậy các bạn có thể dành thời gian và tiền bạc vào nâng cấp app và đưa ra các bản cập nhật mới phù hợp với ngươi dùng hơn.

Có một yêu cầu nhỏ với app thôi, đó là phải có ít nhất 1000 reviews, vì nếu ít hơn thì chẳng có lý do gì để sử dụng tool tự động cả.

Cảm ơn các bạn nhé!