論文の概要: Rules of Engagement: Why and How Companies Participate in OSS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08266v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 22:45:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 15:23:49.864310
- Title: Rules of Engagement: Why and How Companies Participate in OSS
- Title(参考訳): エンゲージメントのルール:企業がOSSに参加する理由と方法
- Authors: Mariam Guizani, Aileen Abril Castro-Guzman, Anita Sarma, Igor
Steinmacher
- Abstract要約: 企業へのコントリビューションの動機と,オープンソースソフトウェア(OSS)へのコントリビューションについて検討する。
半構造化インタビューのデータによると、企業のモチベーションは4つのレベルに分類できる。
当社の調査結果は、OSSエコシステムにより多くの企業が参加して、堅牢で多様性があり、持続可能なものにすることを願っています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.077274013150884
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Company engagement in open source (OSS) is now the new norm. From large
technology companies to startups, companies are participating in the OSS
ecosystem by open-sourcing their technology, sponsoring projects through
funding or paid developer time. However, our understanding of the OSS ecosystem
is rooted in the 'old world' model where individual contributors sustain OSS
projects. In this work, we create a more comprehensive understanding of the
hybrid OSS landscape by investigating what motivates companies to contribute
and how they contribute to OSS. We conducted interviews with 20 participants
who have different roles (e.g., CEO, OSPO Lead, Ecosystem Strategist) at 17
different companies of different sizes from large companies (e.g. Microsoft,
RedHat, Google, Spotify) to startups. Data from semi-structured interviews
reveal that company motivations can be categorized into four levels (Founders'
Vision, Reputation, Business Advantage, and Reciprocity) and companies
participate through different mechanisms (e.g., Developers' Time, Mentoring
Time, Advocacy & Promotion Time), each of which tie to the different types of
motivations. We hope our findings nudge more companies to participate in the
OSS ecosystem, helping make it robust, diverse, and sustainable.
- Abstract(参考訳): オープンソース(OSS)における企業関与は、今や新しい規範です。
大企業からスタートアップまで、企業はOSSエコシステムに参加し、彼らの技術をオープンソース化し、資金や有料のデベロッパータイムを通じてプロジェクトをスポンサーしている。
しかしながら、OSSエコシステムに対する私たちの理解は、個々のコントリビュータがOSSプロジェクトを維持できる‘旧世界’モデルに根ざしています。
本研究は,企業の貢献動機とossへの貢献方法を調査することにより,ハイブリッドossの展望をより包括的に理解する。
私たちは、大企業(Microsoft、RedHat、Google、Spotifyなど)からスタートアップまで、さまざまなサイズの17の企業で、異なる役割を持つ20の参加者(例えば、OSPOリード、エコシステムストラテジスト)とインタビューを行った。
半構造化インタビューのデータによると、企業のモチベーションは4つのレベル(創業者のビジョン、評価、ビジネスアドバンテージ、相互性)に分類でき、企業は異なるメカニズム(例えば、開発者時間、メンタリング時間、擁護と促進時間)を通じて参加する。
私たちの調査結果は、OSSエコシステムに参加する企業を増やし、堅牢で多様性があり、持続可能なものにすることを願っています。
関連論文リスト
- Leveraging Diversity in Software Engineering Education through Community
Engaged Learning and a Supportive Network [0.0]
INSPIRE: STEM for Social Impact(STEM for Social Impact)は、コンピュータ科学と工学の不足したグループから学生を動機付け、支援することを目的としたプログラムである。
プログラムの24人の学生は、学問分野、性別、民族、技術と教育経験のレベルといった様々な背景から生まれた。
私たちの経験から、プレッシャーの問題を解決するために、実際の顧客と多様なチームで仕事をすることで、能力、関連性、自律性が得られます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T22:33:05Z) - Company-as-Tribe: Company Financial Risk Assessment on Tribe-Style Graph
with Hierarchical Graph Neural Networks [62.94317686301643]
企業の金融リスクはユビキタスであり、上場企業に対する早期のリスク評価は、かなりの損失を避けることができる。
従来の手法は主に企業の財務諸表に重点を置いており、企業間の複雑な関係は欠如している。
比較学習を用いて部族の構造パターンを符号化する階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)と、トライブ間の関係に基づいて情報を拡散する第2の階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-31T09:17:13Z) - Using Deep Learning to Find the Next Unicorn: A Practical Synthesis [61.79479418606679]
Venture Capital(VC)は、ユニコーンスタートアップを早期に特定し、投資し、高いリターンを得ることを期待している。
過去20年間、業界は従来の統計的アプローチから機械学習ベースのものへと移行してきた。
本研究は,DLのライフサイクル全体をカバーする,DLベースのアプローチに関する文献レビューと合成を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T13:11:16Z) - Construction and Applications of Open Business Knowledge Graph [50.51646352041743]
我々は、よく知られた企業から派生したオープンビジネス知識グラフ(OpenBG)を構築するプロセスを紹介する。
OpenBGは現在進行中で、現在のバージョンには260億以上の3つのエンティティがあり、8800万以上のエンティティと2,681種類のリレーションがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T04:03:26Z) - Cooperative Multi-Agent Search on Endogenously-Changing Fitness
Landscapes [0.0]
エージェント(代表者)がビジネスの「ランドスケープ」でどのように協力し、適応するかをモデル化するために、マルチエージェントシステムを使用します。
我々の研究は、認知的・経験的検索に恵まれている企業や、他の企業と協力する能力が、これらの能力によってより迅速かつ順応的に適応できるかどうかを調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-28T09:21:30Z) - Future Computer Systems and Networking Research in the Netherlands: A
Manifesto [137.47124933818066]
我々はICTの重要部分としてCompSysに注目している。
オランダ経済のトップセクター、国家研究アジェンダの各ルート、国連持続可能な開発目標の各ルートは、コンプシーズの進歩なしには対処できない課題を提起する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-26T11:02:29Z) - Follow the Leader: Technical and Inspirational Leadership in Open Source
Software [0.0]
我々は,オープンソースソフトウェア(OSS)仮想チームにおけるリーダの出現を予測する行動要因を,初めて包括的に調査する。
開発者のコミュニケーション能力とコミュニティ構築スキルは、チームリーダーとして現れるかどうかを予測する重要な要素です。
これらの結果は、特にOSSを理論化し、より一般的には、地理的に分散した仮想チームにおけるリーダーシップについて、研究者や実践者にとって興味深いものとなるでしょう。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-21T10:47:31Z) - Manage risks in complex engagements by leveraging organization-wide
knowledge using Machine Learning [0.0]
大きな組織では、異なるアカウントとビジネスユニットがサイロで機能することが多い。
組織全体に広がる集合的エクスペリエンスへの容易にアクセスによって、プロジェクトチームとビジネスリーダは、積極的に新たなエンゲージメントのリスクを予測し、管理することができます。
本稿では,MLOpsの原則を取り入れた機械学習ベースのソリューションについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T16:09:41Z) - NeBula: Quest for Robotic Autonomy in Challenging Environments; TEAM
CoSTAR at the DARPA Subterranean Challenge [105.27989489105865]
本稿では,TEAM CoSTARが開発したアルゴリズム,ハードウェア,ソフトウェアアーキテクチャについて述べる。
NeBula (Networked Belief-Aware Perceptual Autonomy) と呼ばれる当社の自律的ソリューションを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-21T19:42:26Z) - COVID-19 and Company Knowledge Graphs: Assessing Golden Powers and
Economic Impact of Selective Lockdown via AI Reasoning [1.9626657740463977]
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大で、政府は生産活動に進歩的な規制を適用した。
これは特に、イタリアが主な例として、ウイルスによって苦しめられた国々で顕著である。
人工知能(AI)ツールボックスのツールボックスは、多くのエンティティによって特徴づけられるドメインで推論タスクを実行するのに特に効果的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T15:55:47Z) - I Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources
on AI Model Performance [79.05613148641018]
我々は、異なるソーシャルネットワークのマルチモーダルデータから学習する際、異なる機械学習モデルの性能について検討する。
最初の実験結果から,ソーシャルネットワークの選択がパフォーマンスに影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-05T11:10:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。