Privacy concerns on mobile applications vis-à-vis the number of permissions requested by android apps

Abstract

Akıllı telefonların ve mobil uygulamaların ortaya çıkışından beri özel hayatın gizliliği ile ilgili kaygılar hızla artmaktadır. Günümüzde, bir milyardan fazla insan akıllı telefon kullanmaktadır. Günlük bazda milyonlarca farklı uygulama yüklenmekte ve kullanılmaktadır. Teknik mimarilerinden dolayı, bu uygulamalar işletim sistemindeki farklı kaynakları kullanmak zorundadır. Bu işletim sistemi; Android, IOS, Windows, ya da herhangi bir mobil işletim sisteminden hangisi olursa olsun; uygulamalar telefondaki verilere erişmek için ekstra izin almaya ihtiyaç duyabilir. Hatta çoğunlukla da pazarlama amaçlı kişisel veri toplamak için gereğinden fazla erişim hakkı isteyebilirler. Bu çalışmada Google Play Store'daki Android uygulamaları incelenmiştir. Uygulamada istenen izinler, yüklenme sayısı, incelemeler ve farklı birçok detay gibi parametreleri içeren 5.000'den fazla uygulama hakkındaki detayları toplamak için Python veri kazıma kodu kullanılmıştır. Daha sonrasında veriler SPSS ve AMOS'ta analiz edilmiştir. Analizler; temel göstergelerden tek yönlü varyans analizine, çoklu regresyon ve korelasyona kadar farklılaşmaktadır. Ayrıca, verilerin dağılımını göstermek için analizlere ek olarak grafiklerden de yararlanılmıştır. Veri analizleri, hipotezleri yüksek anlamlılıkla ispatlamış ve çok yararlı olmuştur. Sonuçlar, bir uygulamanın gerektirdiği izin sayısı ile inceleme sayısı, uygulama yüklenme sayısı ve inceleme skoru gibi farklı değişkenlerle ilişkili olduğunu göstermektedir.

Privacy Concerns on Mobile Applications Vis-À-Vis the Number of Permissions Requested by Android AppsSince the introduction of smartphones and applications, privacy concerns have been rapidly rising. Today, over one billion people use smartphones with millions of apps. These apps may request different permissions from users. Whether it's Android, IOS, Windows, or any other mobile operating system, apps may mostly request permissions more than necessary. In this study, Android apps from Google Play Store are examined. Python scraping code was used to collect details for over 5,000 apps including different parameters such as permissions requested and number of installs. The data was then analyzed using SPSS, AMOS, and Power BI. The analyses made varied from simple descriptive, to one-way ANOVA, multiple regression, and correlation. Also, graphs were constructed. Data analysis was fruitful and different hypothesis were significantly. The results showed that number of permissions requested is correlated with several other variables such as number of reviews, number of installs, and review score. Also, ANOVA tests showed that different developers and categories can possess statistically different number of permissions requested. The study has several limitations such as the IP address of the computer used in Turkey. Turkish apps were suggested. Also, the number of apps collected was 5,264 which relative to total number of apps on the store might be considered as small and non-representative.