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Thèse Année : 2016

Towards Improving the Quality of Mobile Apps by Leveraging Crowdsourced Feedback

Vers l'Amélioration de la Qualité des Applications Mobiles en Utilisant des Données Collectées sur les Utilisateurs

Résumé

The development of mobile applications (apps) is exploding, largely due to the widespread use of mobile devices. App stores (e.g., Google Play) are the common distribution channels for apps. The excessive competition in current app markets is forcing app vendors to release high-quality apps. In fact, previous studies have repeatedly demonstrated that app users are intolerant to quality issues (e.g., crashes, unresponsive apps). Users who encounter issues frequently uninstall apps and move to alternative apps. Hence, quickly detecting and preventing issues is crucial for staying competitive in the market. Although developers use emulators and test apps before deployment, many bugs emerge in the wild. Developing apps which run without errors along time remains a primary concern for app developers. The big challenge is that the environment is out of the app developers’ control. More specifically, the mobile ecosystem faces rapid platform evolution (OSs, APIs), high device fragmentation, and high diversity of execution contexts (networks, locations, sensors). This thesis introduces a new generation of app stores—App Store 2.0, which exploit crowdsourced information about apps, devices and users to increase the overall quality of the delivered mobile apps. App stores already have access to these different types of crowds. We claim that app stores can exploit the wisdom of the crowd to distill actionable insights from the feedback returned by the crowds. These actionable insights assist app developers to deal with potential errors and threats that affect their apps prior to publication or even when the apps are in the hands of end-users. We sketch a prototype of the envisioned app store for Android apps. We validate the proposed solution with real bugs and apps. Our results have proven the applicability and feasibility of our approach. These new app stores have the potential to reduce human effort and save precious time for developers, which is a decisive factor for the success of mobile apps in current app markets.
Le développement des applications mobiles (apps) est en pleine explosion, en grande partie en raison de l’utilisation généralisée des appareils mobiles. Les magasins d’applications (e.g., Google Play) sont les canaux de distribution courants pour les apps. La concurrence excessive sur les marchés d’applications actuels oblige les fournisseurs d’applications à diffuser des applications de haute qualité. En fait, des études antérieures ont démontré que les utilisateurs d’applications sont intolérants à des problèmes de qualité (e.g., des arrêts inopinés, des applications qui ne répondent pas). Les utilisateurs qui rencontrent des problèmes désinstallent fréquemment les applications et se dirigent vers des applications concurrentes. Par conséquent, détecter et prévenir rapidement des problèmes dans les applications est crucial pour rester compétitif sur le marché. Même si les développeurs utilisent des émulateurs et testent les applications avant le déploiement, de nombreux bugs peuvent encore apparaître dans la nature. Développer des applications qui fonctionnent sans erreur à travers le temps reste donc une préoccupation majeure pour les développeurs. Le grand défi qui demeure est que l’environnement reste hors du contrôle des développeurs d’applications. Plus précisément, l’écosystème mobile est confronté à une rapide évolution des plateformes mobiles, une forte fragmentation des équipements, et une grande diversité des contextes d’exécution (les réseaux, les localisations, les capteurs). Cette thèse présente donc une nouvelle génération de magasins d’applications mobiles—App Store 2.0—qui exploite des données collectées sur les applications, les appareils et les utilisateurs afin d’augmenter la qualité globale des applications mobiles publiées en ligne. Les magasins d’applications ont déjà accès à différents types de communautés (de smartphones, d’utilisateurs, et d’applications). Nous affirmons que cette nouvelle génération de magasins d’applications peut exploiter l’intelligence collective pour obtenir des indications pratiques à partir des données retournées par les utilisateurs. Ces indications concrètes aident les développeurs d’applications à traiter les erreurs et les menaces potentielles qui affectent leurs applications avant la publication ou même lorsque les applications sont dans les mains des utilisateurs finaux. Nous avons conçu un prototype du magasin d’applications envisagé pour les applications Android. Nous validons la solution proposée avec des bugs et des applications réels. Nos résultats ont prouvé l’applicabilité et la faisabilité de notre approche. Ces nouveaux magasins d’applications ont le potentiel de réduire l’effort humain et de gagner du temps précieux pour les développeurs, ce qui est un facteur déterminant pour le succès des applications mobiles sur les marchés d’applications actuels.
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Dates et versions

tel-01418298 , version 1 (20-12-2016)
tel-01418298 , version 2 (20-01-2017)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01418298 , version 2

Citer

Maria Gomez. Towards Improving the Quality of Mobile Apps by Leveraging Crowdsourced Feedback. Software Engineering [cs.SE]. Universite Lille 1; Inria Lille - Nord Europe, 2016. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01418298v2⟩
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