論文の概要: Towards Understanding Emotions in Informal Developer Interactions: A Gitter Chat Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04755v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 15:29:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 15:21:29.683829
• Title: Towards Understanding Emotions in Informal Developer Interactions: A Gitter Chat Study
• Title（参考訳）: インフォーマルな開発者インタラクションにおける感情理解に向けて:Gitter Chat Study
• Authors: Amirali Sajadi, Kostadin Damevski, Preetha Chatterjee
• Abstract要約: 幅広い感情ラベル(およびサブラベル)を手動でアノテートした開発者チャットメッセージのデータセットを提示する。 チャットに特有な感情のユニークなシグナルを調査し,他の形態のソフトウェアコミュニケーションと区別する。 以上の結果から,チャットは承認や恐怖の表現が少ないが,キュリオシティの表現がGitHubのコメントより多いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.372820248341746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotions play a significant role in teamwork and collaborative activities like software development. While researchers have analyzed developer emotions in various software artifacts (e.g., issues, pull requests), few studies have focused on understanding the broad spectrum of emotions expressed in chats. As one of the most widely used means of communication, chats contain valuable information in the form of informal conversations, such as negative perspectives about adopting a tool. In this paper, we present a dataset of developer chat messages manually annotated with a wide range of emotion labels (and sub-labels), and analyze the type of information present in those messages. We also investigate the unique signals of emotions specific to chats and distinguish them from other forms of software communication. Our findings suggest that chats have fewer expressions of Approval and Fear but more expressions of Curiosity compared to GitHub comments. We also notice that Confusion is frequently observed when discussing programming-related information such as unexpected software behavior. Overall, our study highlights the potential of mining emotions in developer chats for supporting software maintenance and evolution tools.
• Abstract（参考訳）: 感情はチームワークやソフトウェア開発のような協調活動において重要な役割を果たします。 研究者はさまざまなソフトウェアアーティファクト(問題、プルリクエストなど)で開発者の感情を分析しているが、チャットで表現される感情の幅広い範囲を理解することに焦点を当てた研究はほとんどない。 最も広く使われているコミュニケーション手段の1つとして、チャットにはツールの採用に関するネガティブな視点など、非公式な会話という形で貴重な情報が含まれている。 本稿では,広範囲の感情ラベル(およびサブラベル)を手動でアノテートした開発者チャットメッセージのデータセットを示し,それらのメッセージに含まれる情報のタイプを分析する。 また、チャット特有の感情のユニークなシグナルを調査し、他の形式のソフトウェアコミュニケーションと区別する。 その結果、チャットは承認や恐れの表現が少ないが、githubのコメントに比べて好奇心の表現が多いことが示唆された。 また,予期せぬソフトウェア動作などのプログラミング関連情報を議論する際にも,コンフュージョンがよく見られることに気付く。 全体としては、ソフトウェアメンテナンスと進化ツールをサポートする開発者チャットにおける感情のマイニングの可能性に注目します。

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