論文の概要: An Empirical Study on the Amount of Changes Required for Merge Request Acceptance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23640v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 15:18:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 14:08:23.427967
• Title: An Empirical Study on the Amount of Changes Required for Merge Request Acceptance
• Title（参考訳）: 統合要求受け入れに必要な変更量に関する実証的研究
• Authors: Samah Kansab, Mohammed Sayagh, Francis Bordeleau, Ali Tizghadam,
• Abstract要約: GitLabのリクエストの71%は提出後に調整を必要とし、28%は200行以上のコードの変更を含む。 テキストの特徴、コードの複雑さ、開発者エクスペリエンス、レビュー履歴、ブランチなど、さまざまな次元のメトリクスを使用して、解釈可能な機械学習モデルをトレーニングします。 本モデルでは, 高い性能(AUC 0.84-0.88)を達成し, 複雑さ, 経験, テキスト特徴が重要な予測因子であることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5999037208435705
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Code review (CR) is essential to software development, helping ensure that new code is properly integrated. However, the CR process often involves significant effort, including code adjustments, responses to reviewers, and continued implementation. While past studies have examined CR delays and iteration counts, few have investigated the effort based on the volume of code changes required, especially in the context of GitLab Merge Requests (MRs), which remains underexplored. In this paper, we define and measure CR effort as the amount of code modified after submission, using a dataset of over 23,600 MRs from four GitLab projects. We find that up to 71% of MRs require adjustments after submission, and 28% of these involve changes to more than 200 lines of code. Surprisingly, this effort is not correlated with review time or the number of participants. To better understand and predict CR effort, we train an interpretable machine learning model using metrics across multiple dimensions: text features, code complexity, developer experience, review history, and branching. Our model achieves strong performance (AUC 0.84-0.88) and reveals that complexity, experience, and text features are key predictors. Historical project characteristics also influence current review effort. Our findings highlight the feasibility of using machine learning to explain and anticipate the effort needed to integrate code changes during review.
• Abstract（参考訳）: コードレビュー(CR)はソフトウェア開発に不可欠であり、新しいコードが適切に統合されていることを保証する。 しかしながら、CRプロセスには、コード調整、レビュアーへの応答、継続的な実装など、かなりの労力がかかることが多い。 過去の研究ではCRの遅延とイテレーション数を調べてきたが、特に未調査のGitLab Merge Requests(MRs)のコンテキストにおいて、必要なコード変更の量に基づいて、その労力を調査している人は少ない。 本稿では、4つのGitLabプロジェクトから23,600 MRのデータセットを使用して、CRの労力を提出後に修正されたコード量として定義し、測定する。 MRの最大71%は提出後に調整を必要としており、そのうち28%は200行以上のコードの変更を含む。 驚いたことに、この取り組みはレビュー時間や参加者数と相関しない。 CRの取り組みをよりよく理解し、予測するために、テキスト機能、コードの複雑さ、開発者エクスペリエンス、レビュー履歴、ブランチといった、さまざまな次元のメトリクスを使用して、解釈可能な機械学習モデルをトレーニングします。 本モデルでは, 高い性能(AUC 0.84-0.88)を達成し, 複雑さ, 経験, テキスト特徴が重要な予測因子であることを明らかにした。 歴史的プロジェクトの特徴は、現在のレビューにも影響している。 調査の結果は、レビュー中にコード変更を統合するために必要な作業の説明と予測に機械学習を使用することの可能性を強調した。

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