論文の概要: What Were You Thinking? An LLM-Driven Large-Scale Study of Refactoring Motivations in Open-Source Projects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07763v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 13:58:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.344378
• Title: What Were You Thinking? An LLM-Driven Large-Scale Study of Refactoring Motivations in Open-Source Projects
• Title（参考訳）: みなさんはどう思うだろうか? オープンソースプロジェクトにおけるLLM駆動のリファクタリングモチベーションに関する大規模研究
• Authors: Mikel Robredo, Matteo Esposito, Fabio Palomba, Rafael Peñaloza, Valentina Lenarduzzi,
• Abstract要約: 開発者アクティビティを分析し、LLM(Large Language Models)を活用して、基盤となるモチベーションを特定します。 LLMは80%の症例で人間の判断と一致したが、文学に基づくモチベーションはわずか47%であった。 LLMは表面レベルのモチベーションを効果的に捉えるが、アーキテクチャ上の理由付けに苦慮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.505102962292144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Context. Code refactoring improves software quality without changing external behavior. Despite its advantages, its benefits are hindered by the considerable cost of time, resources, and continuous effort it demands. Aim. Understanding why developers refactor, and which metrics capture these motivations, may support wider and more effective use of refactoring in practice. Method. We performed a large-scale empirical study to analyze developers refactoring activity, leveraging Large Language Models (LLMs) to identify underlying motivations from version control data, comparing our findings with previous motivations reported in the literature. Results. LLMs matched human judgment in 80% of cases, but aligned with literature-based motivations in only 47%. They enriched 22% of motivations with more detailed rationale, often highlighting readability, clarity, and structural improvements. Most motivations were pragmatic, focused on simplification and maintainability. While metrics related to developer experience and code readability ranked highest, their correlation with motivation categories was weak. Conclusions. We conclude that LLMs effectively capture surface-level motivations but struggle with architectural reasoning. Their value lies in providing localized explanations, which, when combined with software metrics, can form hybrid approaches. Such integration offers a promising path toward prioritizing refactoring more systematically and balancing short-term improvements with long-term architectural goals.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト。 コードリファクタリングは、外部の振る舞いを変えることなく、ソフトウェア品質を改善する。 その利点にもかかわらず、その利点は、要求される時間、リソース、継続的な努力のかなりのコストによって妨げられます。 エイム。 なぜ開発者がリファクタリングし、どのメトリクスがモチベーションを捉えているのかを理解することは、実践においてより広く、より効果的なリファクタリングの使用をサポートするかもしれない。 方法。 筆者らは,大規模言語モデル(LLM)を用いて開発者リファクタリング活動の分析を行い,バージョン管理データから基礎となるモチベーションを同定し,文献で報告されたモチベーションと比較した。 結果。 LLMは80%の症例で人間の判断と一致したが、文学に基づくモチベーションはわずか47%であった。 彼らはモチベーションの22%をより詳細な根拠で豊かにし、可読性、明確性、構造的改善を強調した。 ほとんどのモチベーションは実用的で、単純化と保守性に重点を置いていた。 開発者エクスペリエンスとコード可読性に関連する指標が最も高いが、モチベーションカテゴリとの相関は弱かった。 結論。 LLMは表面レベルのモチベーションを効果的に捉えるが、アーキテクチャ上の理由付けに苦慮する。 その価値は、ソフトウェアメトリクスと組み合わせることで、ハイブリッドなアプローチを形成することのできる、局所的な説明を提供することにあります。 このような統合は、リファクタリングをより体系的に優先順位付けし、短期的な改善と長期的なアーキテクチャ目標のバランスをとるための、有望な道を提供する。

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