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/2404.06484v3
- Date: Fri, 12 Apr 2024 22:06:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 19:31:26.099377
- 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: ケーススタディは、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に関するものだ。
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。
公的、民間の資金提供者がシキット・ラーンを支援するために果たした役割や、メンテナーが資金提供者の多様な利益のバランスをとり、コミュニティの利益を守るために採用したプロセスとガバナンスの仕組みに光を当てている。
- 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 funding open source software (OSS) development to address concerns regarding software security, digital sovereignty, and national competitiveness in science and innovation. While announcements of governmental funding are generally well-received by OSS developers, we still have a limited understanding of how they 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 combines research grants, commercial sponsorship, community donations, and a 32 million Euro grant from 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 contributes novel findings about the design and implementation of a public-private funding model in an OSS project. It sheds light on the respective roles that public and private funders have played in supporting scikit-learn, and the processes and governance mechanisms employed by the maintainers to balance their funders' diverse interests and to safeguard community interests. Second, it offers practical recommendations. For OSS developer communities, it illustrates the benefits of a diversified funding model for balancing the merits and drawbacks of different funding sources and mitigating dependence on single funders. For companies, it serves as a reminder that sponsoring developers or OSS projects can significantly help 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 funding the development of new software or features. The paper concludes with suggestions for future research.
- 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)開発にますます資金を提供しています。
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、そのような資金の相対的なメリットや欠点を他のタイプの資金調達と比べて評価する方法については、まだ限定的な理解が得られています。
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2200万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。
まず,OSSプロジェクトにおける公的資金モデルの設計と実装に関する新たな知見を提示する。
公的、民間の資金提供者がシキット・ラーンを支援するために果たした役割や、メンテナーが資金提供者の多様な利益のバランスをとり、コミュニティの利益を守るために採用したプロセスとガバナンスの仕組みに光を当てている。
第2に、実用的な推奨事項を提供する。
OSS開発者コミュニティにとって、さまざまな資金源のメリットと欠点のバランスと、単一資金源への依存を軽減するための、多彩な資金モデルのメリットが示されています。
企業にとって、開発者やOSSプロジェクトのスポンサーとなることは、限られたリソースや有望なワークロードに苦労するメンテナにとって、大きな助けになる、というリマインダとして機能する。
政府にとって、新しいソフトウェアや機能の開発への資金提供に加えて、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。
論文は今後の研究への提言で締めくくっている。
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