論文の概要: Public-private funding models in open source software development: A case study on scikit-learn
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06484v2
- Date: Wed, 10 Apr 2024 15:12:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 16:28:25.473972
- Title: Public-private funding models in open source software development: A case study on scikit-learn
- Title（参考訳）: オープンソースソフトウェア開発における民間資金モデル--Scikit-Lernを事例として
- Authors: Cailean Osborne,
- Abstract要約: 本稿では、研究助成金、商業スポンサーシップ、コミュニティ寄付、フランスの人工知能戦略からの3200万ユーロの助成金を組み合わせた機械学習のためのPythonライブラリであるScikit-learnに関するケーススタディである。
本研究は,シキット・ラーンのメンテナと資金提供者に対する25回のインタビューを通じて,研究と実践に2つの重要な貢献をしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Governments are increasingly allocating funding for open source software (OSS) development to address concerns related to software security, digital sovereignty, and national competitiveness in science and innovation, amongst others. While announcements of governmental funding are generally well-received by OSS developers, we still have a limited understanding of OSS developers evaluate the relative benefits and drawbacks of such funding compared to other types of funding. This paper explores this question through a case study on scikit-learn, a Python library for machine learning, whose funding model combines research grants, commercial sponsorship, community donations, and a 32 million euro grant from the France's artificial intelligence strategy. Through 25 interviews with scikit-learn's maintainers and funders, this study makes two key contributions to research and practice. First, the study illustrates how the maintainers have weaved public and private funding into their project to ensure the continued provision of scikit-learn as a digital public good, as well as the importance of diversified funding and governance protocols for funding to safeguard the community ethos of the project. Second, it offers practical recommendations to various stakeholders. For OSS developer communities, it illustrates the benefits of a diversified funding model in balancing the merits and drawbacks of different funding sources. For companies, it serves as a reminder that sponsoring developers or OSS projects can significantly support OSS maintainers, who often struggle with limited resources and towering workloads. For governments, it emphasises the importance of funding the maintenance of existing OSS in addition to or exclusively funding the development of new OSS libraries or features. The paper concludes with suggestions for future research directions.
- Abstract（参考訳）: 政府は、ソフトウェアセキュリティ、デジタル主権、科学とイノベーションにおける国家的競争性に関する懸念に対処するために、オープンソースソフトウェア(OSS)開発のための資金をますます割り当てている。
政府資金の発表は一般的にOSS開発者によって好意的に受け入れられていますが、OSS開発者が他のタイプの資金調達と比較して、そのような資金の相対的なメリットと欠点を評価することは、依然として限定的な理解を持っています。
本稿では、研究助成金、商業スポンサーシップ、コミュニティ寄付、フランスの人工知能戦略からの3200万ユーロの助成金を組み合わせた機械学習のためのPythonライブラリであるScikit-learnのケーススタディを通して、この問題を探求する。
本研究は,シキット・ラーンのメンテナと資金提供者に対する25回のインタビューを通じて,研究と実践に2つの重要な貢献をしている。
この研究は、メンテナがデジタルパブリックグッズとしてのシキット・ラーン(Scikit-Lern)の継続的な供給を確保するため、また、プロジェクトのコミュニティの倫理を守るために、資金の多様化とガバナンスのプロトコルの重要性を保証するために、パブリックとプライベートの資金をプロジェクトへ織り込んだ方法を説明する。
第二に、様々な利害関係者に実践的なレコメンデーションを提供する。
OSS開発者コミュニティでは、さまざまな資金源のメリットと欠点のバランスをとる上で、さまざまな資金モデルのメリットを説明している。
企業にとって、開発者やOSSプロジェクトのスポンサーがOSSメンテナを大いにサポートできることを思い出させるのに役立つ。
政府にとって、新しいOSSライブラリや機能の開発に加えて、既存のOSSのメンテナンスに資金を投入することの重要性を強調している。
この論文は今後の研究の方向性を示唆して締めくくっている。
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