論文の概要: Mining Reddit Data to Elicit Students' Requirements During COVID-19 Pandemic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14212v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 14:26:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 16:09:19.337822
• Title: Mining Reddit Data to Elicit Students' Requirements During COVID-19 Pandemic
• Title（参考訳）: redditのデータマイニングが新型コロナパンデミックの学生の要求に応える
• Authors: Shadikur Rahman, Faiz Ahmed, Maleknaz Nayebi
• Abstract要約: 本稿では,問題自体に関するフィードバックの収集に焦点をあてて,要件適用のシフトを提案する。 高等教育機関における新型コロナウイルスパンデミック時の学生要件に関するケーススタディを行った。 要求文を識別するために,複数の機械学習と自然言語処理技術を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5475486924467075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven requirements engineering leverages the abundance of openly accessible and crowdsourced information on the web. By incorporating user feedback provided about a software product, such as reviews in mobile app stores, these approaches facilitate the identification of issues, bug fixes, and implementation of change requests. However, relying solely on user feedback about a software product limits the possibility of eliciting all requirements, as users may not always have a clear understanding of their exact needs from the software, despite their wealth of experience with the problem, event, or challenges they encounter and use the software to assist them. In this study, we propose a shift in requirements elicitation, focusing on gathering feedback related to the problem itself rather than relying solely on feedback about the software product. We conducted a case study on student requirements during the COVID-19 pandemic in a higher education institution. We gathered their communications from Reddit during the pandemic and employed multiple machine-learning and natural language processing techniques to identify requirement sentences. We achieved the F-score of 0.79 using Naive Bayes with TF-IDF when benchmarking multiple techniques. The results lead us to believe that mining requirements from communication about a problem are feasible. While we present the preliminary results, we envision a future where these requirements complement conventionally elicited requirements and help to close the requirements gap.
• Abstract（参考訳）: データ駆動要件エンジニアリングは、web上のオープンアクセスとクラウドソースの情報を豊富に活用する。 モバイルアプリストアのレビューのようなソフトウェア製品に関するユーザフィードバックを取り入れることで、これらのアプローチは問題の特定、バグ修正、変更要求の実装を容易にする。 しかしながら、ソフトウェア製品に関するユーザからのフィードバックにのみ依存することは、ソフトウェアが遭遇し、それを支援するために使用する問題、イベント、課題に関する豊富な経験にもかかわらず、ユーザがソフトウェアから正確なニーズを常に明確に理解しているとは限らないため、すべての要件を引き出す可能性を制限する。 本研究では,ソフトウェア製品に対するフィードバックにのみ依存するのではなく,問題自体に関するフィードバックを集めることに着目し,要件適用のシフトを提案する。 高等教育機関における新型コロナウイルスパンデミック時の学生要件に関するケーススタディを行った。 パンデミックの間、Redditからコミュニケーションを集め、複数の機械学習と自然言語処理技術を使って要求文を特定しました。 TF-IDFを用いて複数の手法のベンチマークを行った結果,0.79のFスコアが得られた。 その結果,問題に関するコミュニケーションからのマイニングの要件が実現可能であると考えることができた。 予備的な結果を示す一方で、これらの要件が従来の要求を補完し、要求ギャップを埋める未来を想定する。

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