論文の概要: How Early Participation Determines Long-Term Sustained Activity in GitHub Projects?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06005v4
• Date: Thu, 28 Sep 2023 15:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 14:53:34.862468
• Title: How Early Participation Determines Long-Term Sustained Activity in GitHub Projects?
• Title（参考訳）: GitHubプロジェクトにおける長期持続活動の早期参加はどのように決定されるか?
• Authors: Wenxin Xiao, Hao He, Weiwei Xu, Yuxia Zhang, and Minghui Zhou
• Abstract要約: 早期参加要因と長期プロジェクト持続可能性との関係を検討することを目的とする。 我々は、290,255のGitHubプロジェクトの持続可能性を予測するために、Blumbergのパフォーマンスモデルと機械学習を組み合わせた新しい方法論を活用する。 OSSプロジェクトのインキュベーションに先行経験があれば,早期参加者がプロジェクトの将来の持続的活動に肯定的な影響を与えることを定量的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.236570418427533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although the open source model bears many advantages in software development, open source projects are always hard to sustain. Previous research on open source sustainability mainly focuses on projects that have already reached a certain level of maturity (e.g., with communities, releases, and downstream projects). However, limited attention is paid to the development of (sustainable) open source projects in their infancy, and we believe an understanding of early sustainability determinants is crucial for project initiators, incubators, newcomers, and users. In this paper, we aim to explore the relationship between early participation factors and long-term project sustainability. We leverage a novel methodology combining the Blumberg model of performance and machine learning to predict the sustainability of 290,255 GitHub projects. Specificially, we train an XGBoost model based on early participation (first three months of activity) in 290,255 GitHub projects and we interpret the model using LIME. We quantitatively show that early participants have a positive effect on project's future sustained activity if they have prior experience in OSS project incubation and demonstrate concentrated focus and steady commitment. Participation from non-code contributors and detailed contribution documentation also promote project's sustained activity. Compared with individual projects, building a community that consists of more experienced core developers and more active peripheral developers is important for organizational projects. This study provides unique insights into the incubation and recognition of sustainable open source projects, and our interpretable prediction approach can also offer guidance to open source project initiators and newcomers.
• Abstract（参考訳）: オープンソースモデルはソフトウェア開発において多くの利点がありますが、オープンソースプロジェクトは常に持続するのは難しいです。 オープンソースサステナビリティに関するこれまでの研究は、主に特定の成熟度に達したプロジェクト(例えば、コミュニティ、リリース、下流プロジェクト)に焦点を当てていた。 しかし、幼少期の(持続可能な)オープンソースプロジェクトの開発に限定的な注意が払われており、早期持続可能性決定要因の理解は、プロジェクト開始者、インキュベーター、新参者、ユーザにとって重要であると信じています。 本稿では,早期参加要因と長期プロジェクト持続可能性との関係について検討する。 我々は290,255のgithubプロジェクトの持続可能性を予測するために、blumbergのパフォーマンスモデルと機械学習を組み合わせた新しい手法を利用する。 特に、290,255のGitHubプロジェクトでの初期参加(最初の3ヶ月の活動)に基づいてXGBoostモデルをトレーニングし、LIMEを使ってモデルを解釈します。 OSSプロジェクトのインキュベーションで事前の経験があり、集中集中と着実なコミットメントを示した場合、初期参加者がプロジェクトの将来の持続的活動に肯定的な影響を与えることを定量的に示す。 非コードコントリビュータや詳細なコントリビューション資料からの参加もプロジェクトの持続的な活動を促進する。 個々のプロジェクトと比較して、より経験豊富なコア開発者とよりアクティブな周辺開発者で構成されるコミュニティの構築は、組織プロジェクトにとって重要です。 この研究は、持続可能なオープンソースプロジェクトのインキュベーションと認識に関するユニークな洞察を与え、我々の解釈可能な予測アプローチは、オープンソースプロジェクトのイニシアチブや新参者へのガイダンスも提供します。

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