論文の概要: Using Personality Detection Tools for Software Engineering Research: How Far Can We Go?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05035v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 07:02:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 13:10:58.754619
• Title: Using Personality Detection Tools for Software Engineering Research: How Far Can We Go?
• Title（参考訳）: ソフトウェア工学研究にパーソナリティ検出ツールを使う: どこまで進めばいいのか?
• Authors: Fabio Calefato and Filippo Lanubile
• Abstract要約: 自己評価アンケートは、大規模に複数の観察を収集するための実践的な解決策ではない。 非技術的コーパスでトレーニングされたオフザシェルフソリューションは、ソフトウェア工学のような技術的な領域では、容易には適用できないかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.56413718364189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assessing the personality of software engineers may help to match individual traits with the characteristics of development activities such as code review and testing, as well as support managers in team composition. However, self-assessment questionnaires are not a practical solution for collecting multiple observations on a large scale. Instead, automatic personality detection, while overcoming these limitations, is based on off-the-shelf solutions trained on non-technical corpora, which might not be readily applicable to technical domains like Software Engineering (SE). In this paper, we first assess the performance of general-purpose personality detection tools when applied to a technical corpus of developers' emails retrieved from the public archives of the Apache Software Foundation. We observe a general low accuracy of predictions and an overall disagreement among the tools. Second, we replicate two previous research studies in SE by replacing the personality detection tool used to infer developers' personalities from pull-request discussions and emails. We observe that the original results are not confirmed, i.e., changing the tool used in the original study leads to diverging conclusions. Our results suggest a need for personality detection tools specially targeted for the software engineering domain.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアエンジニアの性格を評価することは、個々の特性とコードレビューやテストのような開発アクティビティの特徴、チーム構成におけるサポートマネージャの特徴を一致させるのに役立つかもしれない。 しかし、自己評価アンケートは、大規模に複数の観察を収集するための実践的な解決策ではない。 代わりに、自動パーソナリティ検出は、これらの制限を克服しながら、非技術的コーパスでトレーニングされた既製のソリューションに基づいている。 本稿では,apache software foundationの公開アーカイブから取得した開発者メールの技術的コーパスに適用し,汎用パーソナリティ検出ツールの性能を評価する。 予測の精度は概して低く、ツール間の全体的な不一致も観察できる。 第2に、プルリクエストの議論と電子メールから開発者の個性を推測するパーソナリティ検出ツールを置き換えることで、SEにおけるこれまでの2つの研究研究を再現する。 原結果が確認されていないこと,すなわち,原研究で使用するツールの変更は,結論の相違につながることを観察する。 以上より,ソフトウェア工学分野を対象とするパーソナリティ検出ツールの必要性が示唆された。

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