App Storeのヒーローが偽のレビューを標的に解雇

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アプリストア — Appleは、消費者が質の高いアプリを見つけ、開発者がそれを販売できるよう支援する必要がある。
*写真：Parampreet Chanana/Pixabay*

新しい検索エンジンは、金で雇われたサクラや、開発者が執拗にユーザーを困らせた結果生まれたレビューを完全に無視することで、App Store のレビューを誠実かつ正確なものにしたいと考えている。

本稿執筆時点で、このシステムは1700万件以上のレビューを監査し、そのうち110万件を無視したと主張しています。もし、これからダウンロードしようとしている話題の新作ゲームや機能満載のカレンダーアプリに本当に時間をかける価値があるのか疑問に思っているなら、このサイトをチェックしてみると良いかもしれません。

AppRecsは完全に無料のオンラインサービスです。興味のあるアプリを直接検索するか、約35,000件の「本当に素晴らしい」アプリのリストを閲覧するだけです。価格、平均評価、カテゴリー、人気度で絞り込むことができます。

AppRecsの開発者でシアトル在住のソフトウェアエンジニア、マーク・エドモンド氏は、Redditの長文スレッドで自身の手法を解説していますが、要するにレビューを信頼性のレベルに基づいて分類するというものです。エドモンド氏は、ユーザーが自発的に書いた「オーガニック」なApp Storeレビューと、開発者がやんわりと依頼したレビューを最上位に位置付けています。その下には、積極的に依頼されたレビュー、フィルタリング／厳選されたレビュー、ネットワーク経由で寄せられたレビュー、報酬目的のレビュー、そして単に有料で投稿されたレビューなど、信頼性の低いレビューが位置付けられています。

エドモンド氏は、App Store のレビューのどれが本物ではないのかを正確に判断するのは難しいが、注意すべき兆候をいくつか見出したと語る。

「例えば、あるレビュアーが5つ星レビューしか投稿しておらず、1,000以上のアプリをレビューしているとします。そのようなレビューは信頼できないと判断されます」と彼はRedditに語った。「では、AさんとBさんがほぼ同じアプリをレビューしていて、すべて肯定的な評価を得ている場合はどうでしょうか？おそらく人脈があるか、報酬を得ているのでしょう。

「レビューによっては、過去のレビューからコピー＆ペーストされているものもあり、簡単にフラグを立てることができます。また、各アプリの全体的な統計情報（レビューの長さの中央値、レビュアーが投稿したレビューの中央値数など）を確認することで、何か怪しい点があることが判明する場合もあります。」

AppRecsは、Appleの検索とフィードから膨大なデータを取得し、データベース内の関連情報を分類するJavaアプリから始まります。その後、集約エンジンとレコメンデーションエンジンを用いて、フラグをトリガーする要素を探し出し、そのすべての結果をサイトジェネレーターに送り込みます。サイトジェネレーターはエンジンをオンラインで更新します。

推測に基づく一連の自動タスクを使用しているため、エドモンド氏はシステムのエラー率がどの程度なのか確信が持てません。しかし、彼は機械学習を用いてシステムを改善する方法を模索しており、順調なスタートを切っていることは間違いありません。