Компьютерная наука > Расчет и язык [представлен 20 июля 2026 года] Название: Что пользователи думают о генерирующих АИ: Межплатформенный NLP Анализ доверия и фрикций в App Store View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: GenerativeAI (GenAI), получили быстрое принятие потребителями, однако мало крупномасштабных исследований анализирует проблемы качества, надежности и усыновления пользователей. Мы представляем один из первых перекрестных анализов рецензирования приложений для шести основных прикладных программ GenAI (ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Clod, DeepSeek и Perplecity), включая 17 012 обзоров на английском языке с сайта Google Play и App Store. Мы объединяем модель Бертопии с классификацией настроений ROBERTa и оцениваем перекрестные различия в применении, используя Chi-square, Kruskal-Wallis и мультиномную логистические регрессию с коррекцией Бонферрони. Оба компонента проверяются на основе кодирования человека с использованием стратифицированной выборки из 300 обзоров. Результаты показывают, что негативные настроения концентрируются в рекламе (91 процент), аутентификации (89 процентов), надежности сервера (83 процента) и ценообразовании на подписку (73 процента). Сентиментальность существенно различается в зависимости от видов применения, при этом Клод проявляет самые высокие негативные настроения (47,7%) наряду с весьма энтузиазмом пользователей, что указывает на статистически значимую поляризацию. Эти выводы являются убедительными, несмотря на неравномерные…
" Что пользователи думают о генерационном IA: перекрестно-платформенный NLP анализ доверия и фрикции в обзорах App Store
arXiv:2609.19151v1 Annualcue Type: New Habretain: GenaI (GenAI) приложения для генерирующих АИ достигли быстрого потребительского внедрения, однако мало крупномасштабных исследований посвящено изучению требований к качеству, доверию и усыновлению. Мы представляем один из первых перекрестных анализов рецензирования приложений для шести основных прикладных программ GenAI (ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Clod, DeepSeek и Perplecity), включая 17 012 обзоров на английском языке с сайта Google Play и App Store. Мы объединяем модель Бертопии с классификацией настроений ROBERTa и оцениваем перекрестные различия в применении, используя Chi-square, Kruskal-Wallis и мультиномную логистические регрессию с коррекцией Бонферрони. Оба компонента проверяются на основе кодирования человека с использованием стратифицированной выборки из 300 обзоров. Результаты показывают, что негативные настроения концентрируются в рекламе (91 процент), аутентификации (89 процентов), надежности сервера (83 процента) и ценообразовании на подписку (73 процента). Чувства существенно различаются в зависимости от видов применения: