論文の概要: Improving Quality of a Post's Set of Answers in Stack Overflow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00341v1
• Date: Sat, 30 May 2020 19:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 18:18:10.006689
• Title: Improving Quality of a Post's Set of Answers in Stack Overflow
• Title（参考訳）: stack overflowにおけるポストの回答セットの品質向上
• Authors: Mohammadrezar Tavakoli, Maliheh Izadi, Abbas Heydarnoori
• Abstract要約: Stack Overflowの低品質な投稿の多くは改善を必要としている。 本稿では,このような投稿の識別プロセスを自動化し,回答の集合を強化するアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0625936401496237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Community Question Answering platforms such as Stack Overflow help a wide range of users solve their challenges online. As the popularity of these communities has grown over the years, both the number of members and posts have escalated. Also, due to the diverse backgrounds, skills, expertise, and viewpoints of users, each question may obtain more than one answers. Therefore, the focus has changed toward producing posts that have a set of answers more valuable for the community as a whole, not just one accepted-answer aimed at satisfying only the question-asker. Same as every universal community, a large number of low-quality posts on Stack Overflow require improvement. We call these posts deficient and define them as posts with questions that either have no answer yet or can be improved by other ones. In this paper, we propose an approach to automate the identification process of such posts and boost their set of answers, utilizing the help of related experts. With the help of 60 participants, we trained a classification model to identify deficient posts by investigating the relationship between characteristics of 3075 questions posted on Stack Overflow and their need for better answers set. Then, we developed an Eclipse plugin named SOPI and integrated the prediction model in the plugin to link these deficient posts to related developers and help them improve the answer set. We evaluated both the functionality of our plugin and the impact of answers submitted to Stack Overflow with the help of 10 and 15 expert industrial developers, respectively. Our results indicate that decision trees, specifically J48, predicts a deficient question better than the other methods with 0.945 precision and 0.903 recall. We conclude that not only our plugin helps programmers contribute more easily to Stack Overflow, but also it improves the quality of answers.
• Abstract（参考訳）: Stack Overflowのようなコミュニティ質問回答プラットフォームは、オンラインの課題を幅広く解決するのに役立つ。 これらのコミュニティの人気が年々高まってきており、会員数も投稿数も増加している。 また、ユーザのバックグラウンド、スキル、専門知識、視点が多様であるため、各質問には複数の回答が得られます。 それゆえ、質問者のみを満足させるという目的ではなく、コミュニティ全体にとってより価値のある回答のセットを持つ投稿の制作に焦点が移っている。 すべてのユニバーサルコミュニティと同様、Stack Overflowの低品質なポストには改善が必要だ。 これらの投稿は不十分で、まだ答えがない、あるいは他の投稿によって改善できる質問のある投稿と定義します。 本稿では,関連専門家の助けを借りて,そのような投稿の識別プロセスを自動化し,回答の集合を強化するアプローチを提案する。 60名の参加者の助けを借りて,stack overflowに投稿された3075の質問の特徴と,より優れた回答セットの必要性との関係を調査し,不足したポストを特定するための分類モデルを訓練した。 そして、sopiというeclipseプラグインを開発し、プラグインに予測モデルを統合して、これらの欠陥のある投稿を関連開発者とリンクし、回答セットの改善を支援しました。 当社のプラグインの機能と,stack overflowに提出された回答の影響を,それぞれ10名と15名の専門家の協力を得て評価しました。 その結果、決定木、特にj48は0.945の精度と0.903のリコールを持つ他の方法よりも欠陥のある質問を予測できることがわかった。 私たちのプラグインはプログラマがStack Overflowに簡単に貢献できるだけでなく、回答の質も向上します。

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