論文の概要: A Systematic Literature Review on Task Recommendation Systems for Crowdsourced Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09872v1
- Date: Sat, 13 Jul 2024 12:46:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 20:27:46.261012
- Title: A Systematic Literature Review on Task Recommendation Systems for Crowdsourced Software Engineering
- Title（参考訳）: クラウドソーシングソフトウェアエンジニアリングのためのタスク勧告システムに関する体系的文献レビュー
- Authors: Shashiwadana Nirmani, Mojtaba Shahin, Hourieh Khalajzadeh, Xiao Liu,
- Abstract要約: クラウドソースのSoftware Engineering CSEは、グローバルなオンライン労働力を活用して、ソフトウェア実践者にアウトソーシング作業を提供する。
ソフトウェア実践者にCSEタスクを推奨するレコメンデーションシステムの導入に関する研究が増えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.210764997771532
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: Crowdsourced Software Engineering CSE offers outsourcing work to software practitioners by leveraging a global online workforce. However these software practitioners struggle to identify suitable tasks due to the variety of options available. Hence there have been a growing number of studies on introducing recommendation systems to recommend CSE tasks to software practitioners. Objective: The goal of this study is to analyze the existing CSE task recommendation systems, investigating their extracted data, recommendation methods, key advantages and limitations, recommended task types, the use of human factors in recommendations, popular platforms, and features used to make recommendations. Method: This SLR was conducted according to the Kitchenham and Charters guidelines. We used both manual and automatic search strategies without putting any time limitation for searching the relevant papers. Results: We selected 63 primary studies for data extraction, analysis, and synthesis based on our predefined inclusion and exclusion criteria. From the results of the data analysis, we classified the extracted data into 4 categories based on the data extraction source, categorized the proposed recommendation systems to fit into a taxonomy, and identified the key advantages and limitations of these systems. Our results revealed that human factors play a major role in CSE task recommendation. Further we identified five popular task types recommended, popular platforms, and their features used in task recommendation. We also provided recommendations for future research directions. Conclusion: This SLR provides insights into current trends gaps and future research directions in CSE task recommendation systems.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: クラウドソーシングソフトウェアエンジニアリング CSEは、グローバルなオンライン労働力を活用することで、ソフトウェア実践者にアウトソーシング作業を提供します。
しかしながら、これらのソフトウェア実践者は、利用可能なさまざまなオプションのために、適切なタスクを特定するのに苦労しています。
そのため、ソフトウェア実践者にCSEタスクを推奨するレコメンデーションシステムの導入に関する研究が増えている。
目的:本研究の目的は,既存のCSEタスクレコメンデーションシステムを分析し,抽出したデータ,レコメンデーション手法,重要なアドバンテージと制限,推奨タスクタイプ,レコメンデーションにおけるヒューマンファクタの使用,人気のあるプラットフォーム,レコメンデーションに使用される機能を分析することである。
方法: このSLRはKitchenham and Chartersのガイドラインに従って実施された。
関連論文の検索に時間制限を課すことなく,手動検索と自動検索を併用した。
結果: データ抽出, 分析, 合成に関する63の主研究を, 既定の包含基準と排他基準に基づいて選択した。
データ分析の結果,抽出したデータをデータ抽出源に基づいて4つのカテゴリに分類し,提案したレコメンデーションシステムを分類体系に分類し,これらのシステムの主な利点と限界を特定した。
以上の結果から,人的要因がCSEタスクレコメンデーションにおいて重要な役割を担っていることが明らかとなった。
さらに、推奨される5つの一般的なタスクタイプ、人気のあるプラットフォーム、およびタスクレコメンデーションで使用されるそれらの機能を特定した。
また,今後の研究の方向性についても提言した。
結論: このSLRはCSEタスクレコメンデーションシステムにおける現在のトレンドギャップと今後の研究方向性に関する洞察を提供する。
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