理解移动应用评论以指导滥用审计

问题：我们应对责任计算中的挑战——某可被利用的移动应用被一应用用户（滥用者）针对另一用户或旁观者（受害者）滥用。我们提出对应用进行滥用审计的理念，以在未获其实现的情况下判定其是否可被利用。方法：我们利用应用评论识别可被利用的应用及其促成滥用的功能。首先，我们构建计算模型以识别报警评论（报告滥用）。其次，利用该模型识别可被利用的应用及其功能。第三，我们通过人工检视评论予以验证。发现：滥用者与受害者的叙述多聚焦过往滥用，而第三方的叙述多指出潜在滥用可能。令人惊讶的是，滥用者的正面评论（展现高支配性语言）亦揭示滥用。总计我们确认了 156 个促成滥用的可被利用应用。基于定性分析，我们发现可被利用应用呈现四类可滥用功能。启示：我们的方法可助识别可被利用应用及其功能，便利对大量应用的滥用审计。