Los mercados de aplicaciones recopilan calificaciones y reseñas de los usuarios para proporcionar referencias a otros consumidores. Muchas actividades de crowdturfing abusan de las reseñas de los usuarios para manipular la reputación de una aplicación y engañar a otros consumidores. Para entender y mejorar el ecosistema de reseñas en el mercado de aplicaciones, investigamos la existencia de crowdturfing basado en la App Store. Este documento informa sobre un estudio de medición del crowdturfing y sus reseñas en la App Store. Utilizamos una ventana deslizante para obtener el gráfico de relaciones entre usuarios y el método de detección de comunidades para clasificar binariamente las comunidades detectadas. Luego, medimos y analizamos el crowdturfing obtenido de la clasificación y lo comparamos con usuarios genuinos. Analizamos varias características del crowdturfing, como calificaciones, puntajes de sentimiento, similitud de texto y palabras comunes. También investigamos en qué aplicaciones aparece con frecuencia el crowdturfing y revelamos su papel en el ranking de aplicaciones. Estas ideas se utilizan como características en modelos de aprendizaje automático, y los resultados muestran que pueden entrenar efectivamente clasificadores y detectar reseñas de crowdturfing con una precisión de hasta el 98.13%. Este estudio revela prácticas maliciosas de crowdfunding en la App Store y ayuda a fortalecer la seguridad de las reseñas en los mercados de aplicaciones.