論文の概要: Automatic Identification of Self-Admitted Technical Debt from Four Different Sources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02387v5
• Date: Fri, 21 Apr 2023 11:39:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 18:39:03.084388
• Title: Automatic Identification of Self-Admitted Technical Debt from Four Different Sources
• Title（参考訳）: 4つの異なるソースからの自己承認技術的負債の自動識別
• Authors: Yikun Li, Mohamed Soliman, Paris Avgeriou
• Abstract要約: 技術的負債とは、ソフトウェアシステムの長期的な保守性と進化性を犠牲にして、短期的な目標を達成するためにショートカットを取ることを指す。 これまでの作業は、ソースコードコメントとイシュートラッカからSATDを識別することに集中していた。 ソースコードコメント,コミットメッセージ,プルリクエスト,イシュートラッキングシステムという4つのソースを統合したSATDの自動識別手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.446864074238136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Technical debt refers to taking shortcuts to achieve short-term goals while sacrificing the long-term maintainability and evolvability of software systems. A large part of technical debt is explicitly reported by the developers themselves; this is commonly referred to as Self-Admitted Technical Debt or SATD. Previous work has focused on identifying SATD from source code comments and issue trackers. However, there are no approaches available for automatically identifying SATD from other sources such as commit messages and pull requests, or by combining multiple sources. Therefore, we propose and evaluate an approach for automated SATD identification that integrates four sources: source code comments, commit messages, pull requests, and issue tracking systems. Our findings show that our approach outperforms baseline approaches and achieves an average F1-score of 0.611 when detecting four types of SATD (i.e., code/design debt, requirement debt, documentation debt, and test debt) from the four aforementioned sources. Thereafter, we analyze 23.6M code comments, 1.3M commit messages, 3.7M issue sections, and 1.7M pull request sections to characterize SATD in 103 open-source projects. Furthermore, we investigate the SATD keywords and relations between SATD in different sources. The findings indicate, among others, that: 1) SATD is evenly spread among all sources; 2) issues and pull requests are the two most similar sources regarding the number of shared SATD keywords, followed by commit messages, and then followed by code comments; 3) there are four kinds of relations between SATD items in the different sources.
• Abstract（参考訳）: 技術的負債とは、ソフトウェアシステムの長期的な保守性と進化性を犠牲にして、短期的な目標を達成するためにショートカットを取ることを指す。 技術的負債の大部分は、開発者自身によって明示的に報告されており、一般的には、セルフコミットメント技術的負債(Self-Admitted Technical Debt、SATD)と呼ばれる。 これまでの作業は、ソースコードコメントとイシュートラッカからSATDを識別することに集中していた。 しかし、コミットメッセージやプルリクエストなどの他のソースからSATDを自動的に識別するアプローチや、複数のソースを組み合わせるアプローチはない。 そこで我々は,ソースコードコメント,コミットメッセージ,プルリクエスト,イシュートラッキングシステムという4つのソースを統合する自動satd識別手法を提案し,評価する。 提案手法は, 4種類のSATD(コード/設計負債, 要件負債, ドキュメント負債, テスト負債)を検出する場合に, ベースラインアプローチより優れ, 平均F1スコアが0.611であることを示す。 その後、23.6mのコードコメント、1.3mコミットメッセージ、3.7m発行セクション、1.7mプルリクエストセクションを分析し、103のオープンソースプロジェクトでsatdを特徴付ける。 さらに,SATD キーワードと SATD の関係について検討した。 この発見は、以下を示唆している。 1)SATDは,すべてのソースに均等に分散する。 2) 問題とプルリクエストは,共有satキーワードの数,コミットメッセージ,コードコメントに関して,最もよく似た2つのソースである。 3)異なるソースにsat項目間の関係は4種類ある。

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