論文の概要: What Makes Programmers Laugh? Exploring the Subreddit r/ProgrammerHumor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07020v1
- Date: Wed, 9 Oct 2024 16:04:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 22:57:18.248017
- Title: What Makes Programmers Laugh? Exploring the Subreddit r/ProgrammerHumor
- Title（参考訳）: プログラマが笑う理由 - Subreddit r/ProgrammerHumorの探索
- Authors: Miikka Kuutila, Leevi Rantala, Junhao Li, Simo Hosio, Mika Mäntylä,
- Abstract要約: 本研究では,大規模ソーシャルメディアコミュニティにおけるプログラミング関連ユーモアの解明を目的とする。
私たちはRedditのサブレディットr/ProgrammerHumorから139,718件の応募を集めました。
その結果,ソフトウェア開発者のユーモアの予測は困難であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.590885070238399
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: Humor is a fundamental part of human communication, with prior work linking positive humor in the workplace to positive outcomes, such as improved performance and job satisfaction. Aims: This study aims to investigate programming-related humor in a large social media community. Methodology: We collected 139,718 submissions from Reddit subreddit r/ProgrammerHumor. Both textual and image-based (memes) submissions were considered. The image data was processed with OCR to extract text from images for NLP analysis. Multiple regression models were built to investigate what makes submissions humorous. Additionally, a random sample of 800 submissions was labeled by human annotators regarding their relation to theories of humor, suitability for the workplace, the need for programming knowledge to understand the submission, and whether images in image-based submissions added context to the submission. Results: Our results indicate that predicting the humor of software developers is difficult. Our best regression model was able to explain only 10% of the variance. However, statistically significant differences were observed between topics, submission times, and associated humor theories. Our analysis reveals that the highest submission scores are achieved by imagebased submissions that are created during the winter months in the northern hemisphere, between 2-3pm UTC on weekends, which are distinctly related to superiority and incongruity theories of humor, and are about the topic of "Learning". Conclusions: Predicting humor with natural language processing methods is challenging. We discuss the benefits and inherent difficulties in assessing perceived humor of submissions, as well as possible avenues for future work. Additionally, our replication package should help future studies and can act as a joke repository for the software industry and education.
- Abstract（参考訳）: 背景: 噂は人間のコミュニケーションの基本的な部分であり、以前の仕事は職場でのポジティブなユーモアと、パフォーマンスの向上や仕事の満足度といったポジティブな結果とを結びつける。
Aims: この研究は,大規模ソーシャルメディアコミュニティにおけるプログラミング関連ユーモアの調査を目的としている。
方法論:Reddit subreddit r/ProgrammerHumorから139,718件の応募を集めました。
テキストおよび画像ベース(ミーム)の提出も検討された。
画像データをOCRで処理し,NLP解析のための画像からテキストを抽出した。
提案をユーモラスにするために複数の回帰モデルを構築した。
さらに、800件の応募のランダムなサンプルは、ユーモアの理論、職場への適合性、応募を理解するためのプログラミング知識の必要性、画像ベースの提出のイメージが提出に文脈を追加したかどうかに関して、人間のアノテータによってラベル付けされた。
結果:我々の結果は,ソフトウェア開発者のユーモアを予測することが難しいことを示唆している。
私たちの最高の回帰モデルでは、分散の10%しか説明できませんでした。
しかし、トピック、提出時間、関連するユーモア理論の間で統計的に有意な差異が観測された。
分析の結果, 北半球の冬期において, 週末のUTCの2～3時の間に作成され, ユーモアの優越性と不整合理論と明確に関連し, 「学習」の話題である。
結論: 自然言語処理手法によるユーモアの予測は難しい。
提案論文のユーモア評価におけるメリットと本質的な困難について論じるとともに,今後の研究への道筋についても論じる。
さらに、我々の複製パッケージは将来の研究を助け、ソフトウェア産業と教育のためのジョークリポジトリとして機能するでしょう。
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