論文の概要: Unravelling Technical debt topics through Time, Programming Languages and Repository

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11714v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 02:20:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:40:42.137238
• Title: Unravelling Technical debt topics through Time, Programming Languages and Repository
• Title（参考訳）: 時間、プログラミング言語、レポジトリによる技術的負債の解決
• Authors: Karthik Shivashankar, Antonio Martini,
• Abstract要約: 本研究は,ソフトウェア工学における技術的負債(TD)トピックの動的状況について,時間,プログラミング言語,レポジトリの進化について検討する。 2015年から2023年9月までのGitHubイシューから抽出したTDデータの爆発的分析を行った。 本研究は、TDトピックを分類し、その経過を経時的に追跡し、また、特定されたトピックごとに感情分析を取り入れ、これらのトピックに関連する認識と態度について深い洞察を与えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.669063174637433
• License:
• Abstract: This study explores the dynamic landscape of Technical Debt (TD) topics in software engineering by examining its evolution across time, programming languages, and repositories. Despite the extensive research on identifying and quantifying TD, there remains a significant gap in understanding the diversity of TD topics and their temporal development. To address this, we have conducted an explorative analysis of TD data extracted from GitHub issues spanning from 2015 to September 2023. We employed BERTopic for sophisticated topic modelling. This study categorises the TD topics and tracks their progression over time. Furthermore, we have incorporated sentiment analysis for each identified topic, providing a deeper insight into the perceptions and attitudes associated with these topics. This offers a more nuanced understanding of the trends and shifts in TD topics through time, programming language, and repository.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ソフトウェア工学における技術的負債(TD)トピックの動的状況について,時間,プログラミング言語,レポジトリの進化について検討する。 TDの同定と定量化に関する広範な研究にもかかわらず、TDトピックの多様性とその時間的発展を理解する上で、大きなギャップが残っている。 これを解決するために、2015年から2023年9月までのGitHubイシューから抽出されたTDデータを爆発的に分析しました。 高度なトピックモデリングにBERTopicを使用しました。 この研究は、TDトピックを分類し、時間とともに進捗を追跡する。 さらに、特定トピックごとに感情分析を取り入れ、これらのトピックに関連する知覚や態度についてより深い洞察を与えている。 これは、時間、プログラミング言語、レポジトリを通じたTDトピックのトレンドと変化について、より微妙な理解を提供する。

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