論文の概要: Automatic Bias Detection in Source Code Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18449v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 16:01:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.83555
• Title: Automatic Bias Detection in Source Code Review
• Title（参考訳）: ソースコードレビューにおける自動バイアス検出
• Authors: Yoseph Berhanu Alebachew, Chris Brown,
• Abstract要約: 本稿では,コードレビューにおける潜在的なバイアスのある結果を検出するための制御実験を提案する。 我々は、レビュー画面上の焦点領域を決定するために、レビュアの視線を追跡する認知フレームワークである「注目のスポットライトモデル」を採用している。 我々はマルコフモデル、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、条件付きランダム場(CRF)などの高度なシーケンスモデリング手法を用いて、視線焦点のシーケンスを分析する計画である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3480418671346164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bias is an inherent threat to human decision-making, including in decisions made during software development. Extensive research has demonstrated the presence of biases at various stages of the software development life-cycle. Notably, code reviews are highly susceptible to prejudice-induced biases, and individuals are often unaware of these biases as they occur. Developing methods to automatically detect these biases is crucial for addressing the associated challenges. Recent advancements in visual data analytics have shown promising results in detecting potential biases by analyzing user interaction patterns. In this project, we propose a controlled experiment to extend this approach to detect potentially biased outcomes in code reviews by observing how reviewers interact with the code. We employ the "spotlight model of attention", a cognitive framework where a reviewer's gaze is tracked to determine their focus areas on the review screen. This focus, identified through gaze tracking, serves as an indicator of the reviewer's areas of interest or concern. We plan to analyze the sequence of gaze focus using advanced sequence modeling techniques, including Markov Models, Recurrent Neural Networks (RNNs), and Conditional Random Fields (CRF). These techniques will help us identify patterns that may suggest biased interactions. We anticipate that the ability to automatically detect potentially biased interactions in code reviews will significantly reduce unnecessary push-backs, enhance operational efficiency, and foster greater diversity and inclusion in software development. This approach not only helps in identifying biases but also in creating a more equitable development environment by mitigating these biases effectively
• Abstract（参考訳）: Biasは人間の意思決定に固有の脅威であり、その中にはソフトウェア開発の意思決定も含まれる。 大規模な研究は、ソフトウェア開発ライフサイクルの様々な段階におけるバイアスの存在を実証している。 特に、コードレビューは偏見による偏見に非常に敏感であり、個人はそれらの偏見に気付いていないことが多い。 これらのバイアスを自動的に検出する手法の開発は、関連する課題に対処するために不可欠である。 視覚データ分析の最近の進歩は、ユーザインタラクションパターンを分析することによって潜在的なバイアスを検出するという有望な結果を示している。 本稿では,コードレビューにおける潜在的なバイアスのある結果を検出するために,レビュー担当者がコードとどのように相互作用するかを確認することによって,このアプローチを拡張するための制御実験を提案する。 我々は、レビュー画面上の焦点領域を決定するために、レビュアーの視線を追跡する認知フレームワークである「注目のスポットライトモデル」を採用する。 この焦点は、視線追跡によって特定され、レビュアーの関心領域や関心領域の指標となる。 我々はマルコフモデル、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、条件付きランダムフィールド(CRF)などの高度なシーケンスモデリング手法を用いて、視線焦点のシーケンスを分析することを計画している。 これらの手法は、偏りのある相互作用を示す可能性のあるパターンを特定するのに役立つだろう。 コードレビューにおける潜在的なバイアスのあるインタラクションを自動的に検出できることは、不要なプッシュバックを大幅に削減し、運用効率を向上し、ソフトウェア開発における多様性と包摂性を高めることを期待する。 このアプローチは、バイアスの特定だけでなく、これらのバイアスを効果的に緩和することで、より公平な開発環境の構築にも役立ちます。

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