論文の概要: Emotional Contagion in Code: How GitHub Emoji Reactions Shape Developer Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02515v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 12:04:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.983415
• Title: Emotional Contagion in Code: How GitHub Emoji Reactions Shape Developer Collaboration
• Title（参考訳）: コードにおける感情の伝染: GitHubの絵文字はどのように開発者のコラボレーションを形作るか
• Authors: Obada Kraishan,
• Abstract要約: 私たちは、人気のある50のリポジトリで2,098のGitHubイシューとプルリクエストを分析しました。 ソフトウェア開発において106,743の絵文字反応のパターンを解析し,感情の伝染を解明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developer communities increasingly rely on emoji reactions to communicate, but we know little about how these emotional signals spread and influence technical discussions. We analyzed 2,098 GitHub issues and pull requests across 50 popular repositories, examining patterns in 106,743 emoji reactions to understand emotional contagion in software development. Our findings reveal a surprisingly positive emotional landscape: 57.4% of discussions carry positive sentiment, with positive emotional cascades outnumbering negative ones 23:1. We identified five distinct patterns, with "instant enthusiasm" affecting 45.6% of items--nearly half receive immediate positive reinforcement. Statistical analysis confirms strong emotional contagion (r=0.679, p<0.001) with a massive effect size (d=2.393), suggesting that initial reactions powerfully shape discussion trajectories. These findings challenge assumptions about technical discourse being purely rational, demonstrating that even minimal emotional signals create measurable ripple effects. Our work provides empirical evidence that emoji reactions are not mere decoration but active forces shaping collaborative outcomes in software development.
• Abstract（参考訳）: 開発者のコミュニティはますます絵文字の反応に頼っているが、これらの感情的なシグナルがいかに拡散し、技術的な議論に影響を与えるかはほとんどわかっていない。 私たちは、50の人気のあるリポジトリにまたがる2,098のGitHub問題とプルリクエストを分析し、ソフトウェア開発における感情的な伝染を理解するために、106,743の絵文字反応のパターンを調べました。 57.4%の議論は肯定的な感情を持ち、肯定的な感情のカスケードは否定的な感情の23:1を上回っている。 我々は5つの異なるパターンを同定し、「即時熱意」は45.6%の項目に影響を及ぼした。 統計的分析により、強い感情的伝染(r=0.679, p<0.001)と大きな効果の大きさ(d=2.393)が確認され、初期反応が議論の軌跡を強力に形作ることが示唆された。 これらの知見は、技術談話が純粋に合理的であるという仮定に挑戦し、最小限の感情信号でさえ測定可能な波及効果を生じさせることを示した。 私たちの研究は、絵文字の反応は単なる装飾ではなく、ソフトウェア開発における協調的な成果を形作る活発な力である、という実証的な証拠を提供します。

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