論文の概要: Exploring Challenges in Test Mocking: Developer Questions and Insights from StackOverflow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08300v2
- Date: Mon, 30 Jun 2025 16:42:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-01 15:08:39.340901
- Title: Exploring Challenges in Test Mocking: Developer Questions and Insights from StackOverflow
- Title(参考訳): テストモックの課題を探る - StackOverflowの開発者質問と洞察
- Authors: Mumtahina Ahmed, Md Nahidul Islam Opu, Chanchal Roy, Sujana Islam Suhi, Shaiful Chowdhury,
- Abstract要約: FLOW技術におけるMockingに関する25,302の質問を分析した。
トピックモデリングにLatent Dirichlet Allocationを使用しました。
我々は,各カテゴリーの年次および相対確率を分析し,モック関連議論の進化を解明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mocking is a common unit testing technique that is used to simplify tests, reduce flakiness, and improve coverage by replacing real dependencies with simplified implementations. Despite its widespread use in Open Source Software projects, there is limited understanding of how and why developers use mocks and the challenges they face. In this collaborative study, we have analyzed 25,302 questions related to Mocking on STACKOVERFLOW to identify the challenges faced by developers. We have used Latent Dirichlet Allocation for topic modeling, identified 30 key topics, and grouped the topics into five key categories. Consequently, we analyzed the annual and relative probabilities of each category to understand the evolution of mocking-related discussions. Trend analysis reveals that category like Advanced Programming peaked between 2009 and 2012 but have since declined, while categories such as Mocking Techniques and External Services have remained consistently dominant, highlighting evolving developer priorities and ongoing technical challenges. Our findings also show an inverse relationship between a topic's popularity and its difficulty. Popular topics like Framework Selection tend to have lower difficulty and faster resolution times, while complex topics like HTTP Requests and Responses are more likely to remain unanswered and take longer to resolve. A classification of questions into How, Why, What, and Other revealed that over 70% are How questions, particularly in practical domains like file access and APIs, indicating a strong need for implementation guidance. Why questions are more prevalent in error-handling contexts, reflecting conceptual challenges in debugging, while What questions are rare and mostly tied to theoretical discussions. These insights offer valuable guidance for improving developer support, tooling, and educational content in the context of mocking and unit testing.
- Abstract(参考訳): モッキング(Mocking)は、テストの簡略化、フレキネスの低減、実際の依存関係をシンプルな実装に置き換えることによるカバレッジ向上に使用される一般的なユニットテストテクニックである。
オープンソースソフトウェアプロジェクトで広く利用されているにもかかわらず、開発者がモックを使う方法と理由、そして彼らが直面する課題について、限定的な理解がある。
この共同研究では、開発者が直面している課題を特定するために、STACKOVERFLOW上でのモッキングに関する25,302の質問を分析した。
トピックモデリングにLatent Dirichlet Allocationを使用し、30の重要トピックを特定し、トピックを5つの重要カテゴリに分類しました。
その結果、各カテゴリーの年次および相対確率を分析し、モック関連議論の進化を解明した。
トレンド分析によると、Advanced Programmingのようなカテゴリは2009年から2012年にかけてピークに達したが、その後減少している。
また,話題の人気と難易度との間には逆の相関関係が認められた。
フレームワークの選択のような一般的なトピックは難易度が低く、解決時間が早くなる傾向があり、HTTPリクエストやレスポンスのような複雑なトピックは未解決のままで解決に時間がかかる傾向にある。
How, Why, What, and Other の質問の分類では、70%以上が How であることが明らかになった。
エラー処理のコンテキストではなぜ質問が一般的で、デバッグにおける概念的な課題が反映されているのか。
これらの洞察は、モックやユニットテストのコンテキストにおいて、開発者のサポート、ツーリング、教育コンテンツを改善するための貴重なガイダンスを提供する。
関連論文リスト
- Unveiling Ruby: Insights from Stack Overflow and Developer Survey [0.0]
Rubyは広く使われているオープンソースプログラミング言語であり、その単純さ、特にWeb開発で評価されている。
この研究は、Stack Overflow(SO)に関する498,000以上のRuby関連の質問を分析して、Ruby開発者が直面している主要なトピック、トレンド、困難について調査することを目的としている。
BERTopicモデリングと手動解析を用いて,35のトピックを6つのカテゴリに分類した分類法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-25T00:52:28Z) - Why does in-context learning fail sometimes? Evaluating in-context learning on open and closed questions [14.999106867218572]
オープン・クローズドな質問に対するタスクノベルティと難解さの関数として,文脈内学習の性能を測定した。
反故意に、トピックとより整合したコンテキストは、必ずしもあまり関係のないコンテキストに役立ちません。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T07:52:30Z) - Optimizing Language Model's Reasoning Abilities with Weak Supervision [48.60598455782159]
弱い教師付きベンチマークであるtextscPuzzleBen について,25,147 の複雑な質問,回答,人為的合理性からなる。
データセットのユニークな側面は、10,000の未注釈の質問を含めることであり、LLMの推論能力を高めるために、より少ないスーパーサイズのデータを活用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T07:39:15Z) - Qsnail: A Questionnaire Dataset for Sequential Question Generation [76.616068047362]
質問紙作成作業に特化して構築された最初のデータセットについて述べる。
我々はQsnailの実験を行い、その結果、検索モデルと従来の生成モデルが与えられた研究トピックや意図と完全に一致していないことが明らかとなった。
チェーン・オブ・シークレット・プロンプトと微調整による改善にもかかわらず、言語モデルによるアンケートは、人間の手書きのアンケートには及ばない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T04:14:10Z) - Open-ended Commonsense Reasoning with Unrestricted Answer Scope [47.14397700770702]
Open-ended Commonsense Reasoning は、1) 回答候補の短いリスト、2) 事前定義された回答スコープを提供することなく、Commonsenseの問題を解決するものとして定義される。
本研究では,事前学習した言語モデルを用いて,外部知識に基づく推論経路を反復的に検索する。
推論パスは、常識的な質問に対する最も正確な答えを特定するのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T02:45:54Z) - Answering Ambiguous Questions with a Database of Questions, Answers, and
Revisions [95.92276099234344]
ウィキペディアから生成される曖昧な質問のデータベースを利用して、あいまいな質問に答えるための新しい最先端技術を提案する。
提案手法は,リコール対策で15%,予測出力から不明瞭な質問を評価する尺度で10%向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-16T20:23:16Z) - On the Feasibility of Predicting Questions being Forgotten in Stack
Overflow [1.9403536652499676]
新しい技術、技術機能、および技術バージョンに関する疑問が持ち上がり、技術が進化するにつれて答える必要がある。
同時に、他の質問は時間とともに重要視されなくなり、最終的にユーザにとって無関係になる。
質問は、Stack Overflowのコンテンツを簡潔かつ有用に保つための重要なステップです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-29T15:59:11Z) - Attention-based model for predicting question relatedness on Stack
Overflow [0.0]
Stack Overflowにおける質問間の関連性を自動的に予測するアテンションベースの文対相互作用モデル(ASIM)を提案する。
ASIMは、Precision、Recall、Micro-F1評価メトリクスのベースラインアプローチを大幅に改善しました。
私たちのモデルは、Ask Ubuntuの重複質問検出タスクでもうまく機能します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-19T12:18:03Z) - Retrieve, Program, Repeat: Complex Knowledge Base Question Answering via
Alternate Meta-learning [56.771557756836906]
本稿では,弱い監督からプログラマと交互に検索モデルを自動的に学習する手法を提案する。
本システムでは,知識ベースに対する複雑な質問応答を行う大規模タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T18:28:16Z) - Inquisitive Question Generation for High Level Text Comprehension [60.21497846332531]
InQUISITIVEは、文書を読みながら19K質問を抽出するデータセットである。
我々は,読者が情報を求めるための実践的な戦略に携わることを示す。
我々は, GPT-2に基づく質問生成モデルを評価し, 妥当な質問を生成することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-04T19:03:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。