論文の概要: Predicting long time contributors with knowledge units of programming languages: an empirical study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13852v1
• Date: Wed, 22 May 2024 17:28:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 21:02:51.490722
• Title: Predicting long time contributors with knowledge units of programming languages: an empirical study
• Title（参考訳）: プログラミング言語の知識単位による長期的コントリビュータの予測--実証的研究
• Authors: Md Ahasanuzzaman, Gustavo A. Oliva, Ahmed E. Hassan,
• Abstract要約: 本稿では,LTCを予測するために,Javaプログラミング言語の知識単位(KU)の使用に関する実証的研究を報告する。 KUは、あるプログラミング言語の1つ以上のビルディングブロックによって提供される重要な機能の集合である。 我々は、KULTCと呼ばれる予測モデルを構築し、KUベースの特徴を5つの異なる次元に沿って活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6840775431698893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting potential long-time contributors (LTCs) early allows project maintainers to effectively allocate resources and mentoring to enhance their development and retention. Mapping programming language expertise to developers and characterizing projects in terms of how they use programming languages can help identify developers who are more likely to become LTCs. However, prior studies on predicting LTCs do not consider programming language skills. This paper reports an empirical study on the usage of knowledge units (KUs) of the Java programming language to predict LTCs. A KU is a cohesive set of key capabilities that are offered by one or more building blocks of a given programming language. We build a prediction model called KULTC, which leverages KU-based features along five different dimensions. We detect and analyze KUs from the studied 75 Java projects (353K commits and 168K pull requests) as well as 4,219 other Java projects in which the studied developers previously worked (1.7M commits). We compare the performance of KULTC with the state-of-the-art model, which we call BAOLTC. Even though KULTC focuses exclusively on the programming language perspective, KULTC achieves a median AUC of at least 0.75 and significantly outperforms BAOLTC. Combining the features of KULTC with the features of BAOLTC results in an enhanced model (KULTC+BAOLTC) that significantly outperforms BAOLTC with a normalized AUC improvement of 16.5%. Our feature importance analysis with SHAP reveals that developer expertise in the studied project is the most influential feature dimension for predicting LTCs. Finally, we develop a cost-effective model (KULTC_DEV_EXP+BAOLTC) that significantly outperforms BAOLTC. These encouraging results can be helpful to researchers who wish to further study the developers' engagement/retention to FLOSS projects or build models for predicting LTCs.
• Abstract（参考訳）: 潜在的長期貢献者(LTC)を早期に予測することで、プロジェクトメンテナーはリソースやメンタリングを効果的に割り当てて、開発と維持を強化することができる。 プログラミング言語の専門知識を開発者にマッピングし、プログラミング言語の使い方を特徴付けることは、LCCになりやすい開発者を特定するのに役立つ。 しかし、LCCの予測に関する先行研究では、プログラミング言語のスキルは考慮されていない。 本稿では,LTCを予測するために,Javaプログラミング言語の知識単位(KU)の使用に関する実証的研究を報告する。 KUは、あるプログラミング言語の1つ以上のビルディングブロックによって提供される重要な機能の集合である。 我々は、KULTCと呼ばれる予測モデルを構築し、KUベースの特徴を5つの異なる次元に沿って活用する。 我々は、調査対象の75のJavaプロジェクト(353Kコミットと168Kプルリクエスト)と、調査対象の開発者が以前作業した4,219のJavaプロジェクト(1.7Mコミット)から、KUを検出し、分析した。 我々はKULTCの性能をBAOLTCと呼ぶ最先端モデルと比較する。 KULTCはプログラミング言語の観点にのみ焦点を絞っているが、KULTCは最低でも0.75の中央値AUCを達成し、BAOLTCを大きく上回っている。 KULTCの特徴とBAOLTCの特徴を組み合わせることで、改良されたモデル(KULTC+BAOLTC)がBAOLTCを大きく上回り、通常のAUCの改善は16.5%となった。 SHAPによる特徴重要度分析により,研究プロジェクトにおける開発者の専門知識がLCCの予測に最も影響を及ぼすことが明らかとなった。 最後に,BAOLTCを著しく上回る費用対効果モデル(KULTC_DEV_EXP+BAOLTC)を開発した。 これらの奨励的な結果は、FLOSSプロジェクトへの開発者の関与と維持、あるいはLCCを予測するためのモデルの構築について、さらなる研究を望む研究者に役立ちます。

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