論文の概要: Ethical Classification of Non-Coding Contributions in Open-Source Projects via Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21583v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 08:34:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.862218
- Title: Ethical Classification of Non-Coding Contributions in Open-Source Projects via Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるオープンソースプロジェクトにおける非コーディングコントリビューションの倫理的分類
- Authors: Sergio Cobos, Javier Luis Cánovas Izquierdo,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を利用したOSSプロジェクトにおける非コーディングコントリビューションの倫理的品質の分類手法を提案する。
コントリビュータ Covenant に基づいた倫理指標のセットを定義し,OSS の非コーディングコントリビューションにおける倫理的行動を評価するための分類手法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3222802562733786
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The development of Open-Source Software (OSS) is not only a technical challenge, but also a social one due to the diverse mixture of contributors. To this aim, social-coding platforms, such as GitHub, provide the infrastructure needed to host and develop the code, but also the support for enabling the community's collaboration, which is driven by non-coding contributions, such as issues (i.e., change proposals or bug reports) or comments to existing contributions. As with any other social endeavor, this development process faces ethical challenges, which may put at risk the project's sustainability. To foster a productive and positive environment, OSS projects are increasingly deploying codes of conduct, which define rules to ensure a respectful and inclusive participatory environment, with the Contributor Covenant being the main model to follow. However, monitoring and enforcing these codes of conduct is a challenging task, due to the limitations of current approaches. In this paper, we propose an approach to classify the ethical quality of non-coding contributions in OSS projects by relying on Large Language Models (LLM), a promising technology for text classification tasks. We defined a set of ethical metrics based on the Contributor Covenant and developed a classification approach to assess ethical behavior in OSS non-coding contributions, using prompt engineering to guide the model's output.
- Abstract（参考訳）: オープンソースソフトウェア(OSS)の開発は技術的な課題であるだけでなく、様々なコントリビュータの混在による社会的問題でもある。
この目的のために、GitHubのようなソーシャルコーディングプラットフォームは、コードをホストして開発するのに必要なインフラストラクチャを提供するだけでなく、イシュー(提案の変更やバグレポートなど)や既存のコントリビューションに対するコメントなど、非コーディングコントリビューションによって駆動される、コミュニティのコラボレーションを可能にするサポートも提供する。
他の社会的な取り組みと同様に、この開発プロセスは倫理的な課題に直面しており、プロジェクトの持続可能性のリスクを負う可能性がある。
生産的でポジティブな環境を育むため、OSSプロジェクトは行動規範のデプロイをますます増加させており、コントリビュータ・コベナント(Contributor Covenant)が従うべき主要なモデルである、誠実で包括的な参加環境を保証するためのルールを定義している。
しかしながら、現在のアプローチの限界のため、これらの行動規範の監視と実施は難しい作業である。
本稿では,テキスト分類タスクのための有望な技術であるLarge Language Models (LLM) を用いて,OSSプロジェクトにおける非コーディングコントリビューションの倫理的品質を分類する手法を提案する。
コントリビュータ Covenant に基づいた倫理指標のセットを定義し,OSS の非コーディングコントリビューションにおける倫理的行動を評価するための分類手法を開発した。
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