論文の概要: The Capability of Code Review as a Communication Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13985v1
• Date: Tue, 20 May 2025 06:33:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.783223
• Title: The Capability of Code Review as a Communication Network
• Title（参考訳）: コミュニケーションネットワークとしてのコードレビューの可能性
• Authors: Michael Dorner, Daniel Mendez,
• Abstract要約: 本研究の目的は,コードレビューの理論を明示的な通信ネットワークとして形式化することである。 コードレビューにおいて、いかに広く、どのくらいの速さで情報を拡散できるかを定量化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3069335774032178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Code review, a core practice in software engineering, has been widely studied as a collaborative process, with prior work suggesting it functions as a communication network. However, this theory remains untested, limiting its practical and theoretical significance. Objective: This study aims to (1) formalize the theory of code review as a communication network explicit and (2) empirically test its validity by quantifying how widely and how quickly information can spread in code review. Method: We replicate an in-silico experiment simulating information diffusion -- the spread of information among participants -- under best-case conditions across three open-source (Android, Visual Studio Code, React) and three closed-source code review systems (Microsoft, Spotify, Trivago) each modeled as communication network. By measuring the number of reachable participants and the minimal topological and temporal distances, we quantify how widely and how quickly information can spread through code review. Results: We demonstrate that code review can enable both wide and fast information diffusion, even at a large scale. However, this capacity varies: open-source code review spreads information faster, while closed-source review reaches more participants. Conclusion: Our findings reinforce and refine the theory, highlighting implications for measuring collaboration, generalizing open-source studies, and the role of AI in shaping future code review.
• Abstract（参考訳）: 背景: ソフトウェアエンジニアリングのコアプラクティスであるコードレビューは、協調的なプロセスとして広く研究されており、以前の研究は、コミュニケーションネットワークとして機能することを示唆していた。 しかし、この理論はいまだに実証されておらず、実際的・理論的意義を限定している。 目的: 本研究の目的は,(1) コードレビューの理論を明示的なコミュニケーションネットワークとして形式化し,(2) コードレビューにおける情報伝達の迅速さを定量化し,その妥当性を実証的に検証することである。 方法: 参加者間の情報の拡散をシミュレートする,シリコン内部の実験を,3つのオープンソース(Android, Visual Studio Code, React)と3つのクローズドソースコードレビューシステム(Microsoft, Spotify, Trivago)で,それぞれが通信ネットワークとしてモデル化されたベストケース条件下で再現する。 到達可能な参加者の数と最小トポロジカルおよび時間的距離を測定することで、コードレビューを通じていかに広く、どのくらいの速さで情報を拡散できるかを定量化する。 結果: 大規模であっても,コードレビューが広範かつ高速な情報拡散を可能にすることを示す。 しかし、この能力は様々である: オープンソースコードレビューは情報をより早く広めるが、クローズドソースレビューはより多くの参加者に届く。 結論: 私たちの発見は、コラボレーションの測定、オープンソース研究の一般化、そして将来のコードレビューを形成する上でのAIの役割について、その理論を強化し、洗練させます。

関連論文リスト

• Is Compression Really Linear with Code Intelligence? [60.123628177110206]
  textitFormat Annealingは、事前訓練されたモデルの本質的な能力を同等に評価するために設計された、軽量で透明なトレーニング手法である。 我々の経験的結果は、測定されたコードインテリジェンスとビット・パー・キャラクタ(BPC)の基本的な対数関係を明らかにする。 私たちの研究は、コードインテリジェンスの開発における圧縮の役割をより微妙に理解し、コードドメインにおける堅牢な評価フレームワークに貢献します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-16T16:59:14Z)
• OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models [76.59316249991657]
  コードのための大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、推論タスク、エージェントシステムなど、さまざまな領域で必須になっている。 オープンアクセスのコード LLM はプロプライエタリなモデルの性能レベルに近づきつつあるが、高品質なコード LLM は依然として限られている。 トップクラスのコードLLMであるOpenCoderは、主要なモデルに匹敵するパフォーマンスを達成するだけでなく、研究コミュニティの"オープンクックブック"としても機能します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T17:47:25Z)
• Measuring Information Diffusion in Code Review at Spotify [0.9320657506524149]
  ソフトウェアエンジニアリングのコアプラクティスとして、コードレビューの性質は、しばしば研究の対象となっている。 以前の研究では、コードレビューが参加者が情報を交換したり拡散したりするためのコミュニケーションネットワークを形成することが判明した。 ソフトウェア工学では人気があるが、この理論を裏付ける確証的な研究は存在しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T12:29:09Z)
• The Upper Bound of Information Diffusion in Code Review [2.8894038270224867]
  我々は,大規模な(Microsoft),中規模の(Spotify),および通信ネットワークとしてモデル化された小さなコードレビューシステム内での人工情報拡散をシミュレートする。 参加者間のトポロジカルおよび時間的距離を最小に計測し、コードレビューにおいてどの程度の速さで情報を拡散できるかを定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T09:19:45Z)
• CodeReviewer: Pre-Training for Automating Code Review Activities [36.40557768557425]
  本研究は,コードレビューシナリオにおけるタスクの事前学習技術を活用することに焦点を当てる。 私たちは、最も人気のある9つのプログラミング言語で、オープンソースのプロジェクトから、現実世界のコード変更とコードレビューの大規模なデータセットを収集します。 コード差分とレビューをよりよく理解するために、コードレビューセナリオに特化した4つの事前トレーニングタスクを利用する事前トレーニングモデルであるCodeReviewerを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T05:40:13Z)
• Hierarchical Bi-Directional Self-Attention Networks for Paper Review Rating Recommendation [81.55533657694016]
  本稿では,階層型双方向自己注意ネットワークフレームワーク(HabNet)を提案する。 具体的には、文エンコーダ(レベル1)、レビュー内エンコーダ(レベル2)、レビュー間エンコーダ(レベル3)の3つのレベルで、論文レビューの階層構造を利用する。 我々は、最終的な受理決定を行う上で有用な予測者を特定することができ、また、数値的なレビュー評価とレビュアーが伝えるテキストの感情の不整合を発見するのに役立てることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T08:07:50Z)
• A Transformer-based Approach for Source Code Summarization [86.08359401867577]
  コードトークン間のペア関係をモデル化することにより,要約のためのコード表現を学習する。 アプローチは単純であるにもかかわらず、最先端技術よりもかなりの差があることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T23:29:36Z)

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。