アプリを流行らすために取るべき戦略をAIで分析(AI×ウェブ)【論文】

   

最終更新日:2020/03/10

(Featured AI and security) Spreading of Apps: Modeling Advertising Effects in the Mobile App Ecosystem (Publication)

[論文] S. L. Lim and P. J. Bentley, “App Epidemics: Modelling the Effects of Publicity in a Mobile App Ecosystem”. Artificial Life, 13, 202-209 (2012). [DOI: https://doi.org/10.7551/978-0-262-31050-5-ch028]

3つの要点

✔️モバイルアプリのエコシステムをシミュレーションした。

✔️アプリストア、開発者、アプリ、ユーザーから「App store」は成り立っている。

✔️アプリを広めるための戦略と戦略がダウンロード数にもたらす影響を調べた。

概説

モバイルアプリのエコシステムでは、アプリはウイルスのようにふるまうことができる。
1回ダウンロードされると、そのユーザーはそのアプリを友達に紹介するかもしれず、するとその友人がアプリをダウンロードしてまた別の友人にアプリを紹介するかもしれない。

少ないダウンロードが雪だるま式に多数のダウンロード数をもたらす(そして結果的に開発者を金持ちにする)時に流行が生じる。

この論文は「AppEco」 について紹介する。
それは最初のモバイルアプリケーションエコシステムの初めての人工生命モデルだ。
「AppEco」はアプリストア、アプリ開発者、アプリ、ユーザーそしてそれらのふるまいをモデル化する(図1)。
「AppEco」を使って、アップルのIOSアプリエコシステムをシミュレーションし(図2、図3、表1、図4)、開発者により採用された一般的な宣伝戦略と、戦略がアプリのダウンロード数にもたらす影響を調査する(表2、図5)。
特に、疫学の言葉で言う所の広範囲に広がったアプリ感染の原因となる三つの要素、ユーザーのアプリへの露出、ユーザーのアプリへの感受性、アプリの感染性(図6)について調査した。

図1 アプリ開発者とアプリとユーザーの関係性 (2012年のLimとBentleyの論文) 。
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図2 アプリの特徴とユーザーの好みを照らし合わせる。
図3 「AppEco」のアルゴリズム。





表1  iOSの例に合うように調整された定数。
図4 素晴らしいアプリ、良いアプリ、平均的なアプリのモデリング例。
表2 100回試行した場合のダウンロード数の平均。(ここでの1ダウンロードは現実の10000ダウンロードに対応)。
図5 左:ある試行において「(テレビ広告などをつかって)多くのユーザーの目につくようにする」という戦略をとった場合の時間とダウンロード数のシミュレーションにおける関係。
右:Appleにより報告された実際の例。
図6 感染性をもつアプリ(「素晴らしいアプリ」に分類されるもの)が広まっていく様子。 左がテレビ広告などで大衆の目につくようにした時、右がNew Apps Chartに載る時。

著者

Soo Ling Lim (Department of Statistical Science, University College London, United Kingdom)
email: s.lim@cs.ucl.ac.uk

Peter J. Bentley (Department of Computer Science, University College London, United Kingdom)

出版情報

Published: July 2012

ALIFE 2012: The Thirteenth International Conference on the Synthesis and Simulation of Living Systems

© 2012 Massachusetts Institute of Technology Published under a Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license

Open Access This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.




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