Androidi mobiilirakenduste soolise puutumuse arutelude analüüs sotsiaalvõrgustikus Reddit
Nimi
Dariya Nagashibayeva
Kokkuvõte
Andmepõhise lähenemise eesmärgiks tarkvararakenduste arendamisele on laiemate kasutajarühmade kasutajakogemuse ja elukvaliteedi parandamine. Mitmekesiste kogukondade probleemide ja vajaduste arvestamine on turvalise ja kaasava tarkvara loomiseks olemuslik. Seetõttu on tarkvaratoodete disaini parendamiseks võtmetähtsusega vastavate teemade avamine andmeanalüüsi abil nagu näiteks sooline puutumus tarkvarakogukondades ja võrdõiguslikkuse rikkumiste avastamine tarkvaratoodetes. Käesoleva magistritöö eesmärgiks on uurida sotsiaalvõrgustiku Reddit kasutajate rahulolu määra soolise võrdõiguslikkusega populaarsetes Androidi mobiilirakendustes, uurida võimalusi soolise puutumuse arutelude automaatseks avastamiseks eeltöödeldud andmete alusel ning hinnata tulemusi nende sobivuse osas tarkvarale esitatavate nõuete parendamiseks. Käesolevas magistritöös esitatud uurimistöö rakendas lähteandmete kvantitatiivset ja kvalitatatiivset analüüsi, mis sisaldas lähteandmete kogumist ning võtmesõnade ja Redditi postituste käsitsi annoteerimist. Eelpoolmainitud meetodite rakendamise üheks tulemuseks oli
andmeanalüüsiks kasutusvalmis soolise puutumuse tekstiandmete kogu. Lisaks sellele hõlmab magistritöö selle tekstiandmete kogu kasutamist Redditi postituste automaatseks klassifitseerimiseks ja annab soovitusi selles osas, milliseid masinõppe mudeleid, kaasa arvatud süvaõppe mudelid, saab kasutada soolise võrdõiguslikkuse rikkumiste avastamiseks tarkvararakendustes. Magistritöö sisaldab ka soovitusi selle kohta, kuidas tulevikus üle saada niisuguse automaatse klassifitseerimise lähenemisviisi piirangutest.
andmeanalüüsiks kasutusvalmis soolise puutumuse tekstiandmete kogu. Lisaks sellele hõlmab magistritöö selle tekstiandmete kogu kasutamist Redditi postituste automaatseks klassifitseerimiseks ja annab soovitusi selles osas, milliseid masinõppe mudeleid, kaasa arvatud süvaõppe mudelid, saab kasutada soolise võrdõiguslikkuse rikkumiste avastamiseks tarkvararakendustes. Magistritöö sisaldab ka soovitusi selle kohta, kuidas tulevikus üle saada niisuguse automaatse klassifitseerimise lähenemisviisi piirangutest.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Kuldar Taveter, Tahira Iqbal
Kaitsmise aasta
2024