論文の概要: Sentiment Analysis of ML Projects: Bridging Emotional Intelligence and Code Quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17885v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 14:34:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 17:47:25.938791
- Title: Sentiment Analysis of ML Projects: Bridging Emotional Intelligence and Code Quality
- Title（参考訳）: MLプロジェクトの感性分析:ブリッジング感情インテリジェンスとコード品質
- Authors: Md Shoaib Ahmed, Dongyoung Park, Nasir U. Eisty,
- Abstract要約: 本研究では、機械学習(ML)プロジェクトにおける感情分析(SA)とコード品質の関係について検討する。
一般的なMLリポジトリの包括的なデータセットを統合することで、この分析はルールベース、機械学習、ハイブリッド感情分析の方法論をブレンドする。
開発者の肯定的な感情は、バグの減少とコードの臭いの発生率の低下によって表される優れたコード品質と強く結びついている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study explores the intricate relationship between sentiment analysis (SA) and code quality within machine learning (ML) projects, illustrating how the emotional dynamics of developers affect the technical and functional attributes of software projects. Recognizing the vital role of developer sentiments, this research employs advanced sentiment analysis techniques to scrutinize affective states from textual interactions such as code comments, commit messages, and issue discussions within high-profile ML projects. By integrating a comprehensive dataset of popular ML repositories, this analysis applies a blend of rule-based, machine learning, and hybrid sentiment analysis methodologies to systematically quantify sentiment scores. The emotional valence expressed by developers is then correlated with a spectrum of code quality indicators, including the prevalence of bugs, vulnerabilities, security hotspots, code smells, and duplication instances. Findings from this study distinctly illustrate that positive sentiments among developers are strongly associated with superior code quality metrics manifested through reduced bugs and lower incidence of code smells. This relationship underscores the importance of fostering positive emotional environments to enhance productivity and code craftsmanship. Conversely, the analysis reveals that negative sentiments correlate with an uptick in code issues, particularly increased duplication and heightened security risks, pointing to the detrimental effects of adverse emotional conditions on project health.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、機械学習(ML)プロジェクトにおける感情分析(SA)とコード品質の複雑な関係について検討し、開発者の感情力学がソフトウェアプロジェクトの技術的・機能的特性にどのように影響するかを説明する。
本研究は、開発者の感情の重要な役割を認識し、高度な感情分析技術を用いて、コードコメント、コミットメッセージ、著名なMLプロジェクトにおける議論などのテキストインタラクションから感情状態を精査する。
一般的なMLリポジトリの包括的なデータセットを統合することで、この分析は、感情スコアを体系的に定量化するために、ルールベース、機械学習、ハイブリッド感情分析方法論の混合を適用する。
開発者によって表現される感情的価値は、バグ、脆弱性、セキュリティホットスポット、コードの臭い、重複インスタンスなど、コード品質指標のスペクトルと相関する。
この研究から明らかになったことは、開発者の肯定的な感情がバグの減少とコードの臭いの発生率の低下によって表される優れたコード品質指標と強く結びついていることを明確に示している。
この関係は、生産性とコードクラフトマンシップを高めるためにポジティブな感情環境を育むことの重要性を強調している。
逆に分析の結果、ネガティブな感情はコードの問題、特に重複の増加とセキュリティリスクの増大と相関していることが判明した。
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