Förstå demografin av appanvändare är avgörande, till exempel för apputvecklare, som vill rikta sina annonser mer effektivt. Vårt arbete tillgodoser detta behov genom att studera förutsägbarheten hos användarens demografi baserat på listan över en användares appar som är lätt tillgänglig för många apputvecklare. Vi utökar tidigare arbete med problemet kring tre gränser: (1) Vi förutspår ny demografi (ålder, ras och inkomst) och analyserar de mest informativa apparna för fyra demografiska attribut som ingår i vår analys. Det mest förutsägbara attributet är kön (82,3 % noggrannhet), medan det svåraste att förutsäga är inkomst (60,3 % noggrannhet). (2) Vi jämför flera dimensionalitetsreduktionsmetoder för högdimensionella appdata med att ta reda på att en oövervakad metod ger överlägsna resultat jämfört med aggregering av apparna på appkategorinivå, men de bästa resultaten uppnås helt enkelt genom den råa listan över appar. (3) Vi tittar på effekten av utbildningens storlek och antalet appar på förutsägbarheten och visar att båda dessa faktorer har en stor inverkan på förutsägelsen noggrannhet. Förutsägbarheten ökar, eller med andra ord, en användares integritet minskar, ju fler appar användaren har använt, men något överraskande, efter 100 appar, börjar prediktionsnoggrannheten minska.
Vissa studier av appanvändning syftar till att dra slutsatser om olika användares demografi baserat på deras appanvändning t.ex. Hoppa över det.
You Are What Apps You Use: Demographic Prediction Based on User's Apps
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}