論文の概要: An Empirical Study on the Impact of Gender Diversity on Code Quality in AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03082v1
• Date: Tue, 06 May 2025 00:37:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.150808
• Title: An Empirical Study on the Impact of Gender Diversity on Code Quality in AI Systems
• Title（参考訳）: ジェンダー多様性がAIシステムのコード品質に及ぼす影響に関する実証的研究
• Authors: Shamse Tasnim Cynthia, Banani Roy,
• Abstract要約: ソフトウェアエンジニアリングにおける女性の不足は、AI開発における堅牢性に対する懸念を提起する。 本研究では、AIチーム内の性別の多様性がプロジェクトの人気、コード品質、個人の貢献にどのように影響するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2160604288512324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of AI systems necessitates high-quality, sustainable code to ensure reliability and mitigate risks such as bias and technical debt. However, the underrepresentation of women in software engineering raises concerns about homogeneity in AI development. Studying gender diversity in AI systems is crucial, as diverse perspectives are essential for improving system robustness, reducing bias, and enhancing overall code quality. While prior research has demonstrated the benefits of diversity in general software teams, its specific impact on the code quality of AI systems remains unexplored. This study addresses this gap by examining how gender diversity within AI teams influences project popularity, code quality, and individual contributions. Our study makes three key contributions. First, we analyzed the relationship between team diversity and repository popularity, revealing that diverse AI repositories not only differ significantly from non-diverse ones but also achieve higher popularity and greater community engagement. Second, we explored the effect of diversity on the overall code quality of AI systems and found that diverse repositories tend to have superior code quality compared to non-diverse ones. Finally, our analysis of individual contributions revealed that although female contributors contribute to a smaller proportion of the total code, their contributions demonstrate consistently higher quality than those of their male counterparts. These findings highlight the need to remove barriers to female participation in AI development, as greater diversity can improve the overall quality of AI systems.
• Abstract（参考訳）: AIシステムの急速な進歩は、信頼性を確保し、バイアスや技術的負債のようなリスクを軽減するために、高品質で持続可能なコードを必要とする。 しかし、ソフトウェア工学における女性の過小評価は、AI開発における均質性への懸念を提起する。 AIシステムにおける性別の多様性の研究は、システムの堅牢性の向上、バイアスの低減、全体的なコード品質の向上に、多様な視点が不可欠であるため、極めて重要である。 以前の研究では、一般的なソフトウェアチームの多様性のメリットが示されていたが、AIシステムのコード品質に対するその具体的な影響は未解明のままである。 この研究は、AIチーム内の性別の多様性がプロジェクトの人気、コード品質、個人の貢献にどのように影響するかを調べることで、このギャップに対処する。 私たちの研究は3つの重要な貢献をしている。 まず、チームの多様性とリポジトリの人気との関係を分析し、多彩なAIリポジトリが非多様性のリポジトリと大きく異なるだけでなく、より高い人気とコミュニティのエンゲージメントも達成できることを明らかにした。 第2に、AIシステムの全体的なコード品質に対する多様性の影響について検討し、多種多様なリポジトリは、非多種多様なリポジトリよりも優れたコード品質を持つ傾向があることを発見した。 最後に, 個々のコントリビューションの分析から, 女性のコントリビュータは総コードの割合が少なかったものの, コントリビュータのコントリビューションは男性よりも一貫して高い品質を示した。 これらの発見は、AIシステム全体の品質を改善するために、AI開発への女性の参加に対する障壁を取り除く必要性を強調している。

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