論文の概要: An Empirical Study of Java Code Improvements Based on Stack Overflow Answer Edits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05813v1
• Date: Sat, 08 Nov 2025 03:01:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.591356
• Title: An Empirical Study of Java Code Improvements Based on Stack Overflow Answer Edits
• Title（参考訳）: Stack Overflow Answer Editsに基づくJavaコードの改善に関する実証的研究
• Authors: In-on Wiratsin, Chaiyong Ragkhitwetsagul, Matheus Paixao, Denis De Sousa, Pongpop Lapvikai, Peter Haddawy,
• Abstract要約: 最適化コードはソフトウェアシステムで広く使われている。 開発者は、技術知識のギャップ、不十分な経験、時間的プレッシャー、管理上の決定、個人的な要因などの要因によって、しばしば低品質のコードを書く。 我々は,SO Javaの回答編集に関する実証的研究とそのオープンソースプロジェクトにおけるコード改善への応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22166578153935793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Suboptimal code is prevalent in software systems. Developers often write low-quality code due to factors like technical knowledge gaps, insufficient experience, time pressure, management decisions, or personal factors. Once integrated, the accumulation of this suboptimal code leads to significant maintenance costs and technical debt. Developers frequently consult external knowledge bases, such as API documentation and Q&A websites like Stack Overflow (SO), to aid their programming tasks. SO's crowdsourced, collaborative nature has created a vast repository of programming knowledge. Its community-curated content is constantly evolving, with new answers posted or existing ones edited. In this paper, we present an empirical study of SO Java answer edits and their application to improving code in open-source projects. We use a modified code clone search tool to analyze SO code snippets with version history and apply it to open-source Java projects. This identifies outdated or unoptimized code and suggests improved alternatives. Analyzing 140,840 Java accepted answers from SOTorrent and 10,668 GitHub Java projects, we manually categorized SO answer edits and created pull requests to open-source projects with the suggested code improvements. Our results show that 6.91% of SO Java accepted answers have more than one revision (average of 2.82). Moreover, 49.24% of the code snippets in the answer edits are applicable to open-source projects, and 11 out of 36 proposed bug fixes based on these edits were accepted by the GitHub project maintainers.
• Abstract（参考訳）: 最適化コードはソフトウェアシステムで広く使われている。 開発者は、技術知識のギャップ、不十分な経験、時間的プレッシャー、管理上の決定、個人的な要因などの要因によって、しばしば低品質のコードを書く。 ひとたび統合されると、この準最適コードの蓄積は、大幅なメンテナンスコストと技術的負債につながる。 開発者は、APIドキュメンテーションやStack Overflow(SO)のようなQ&AWebサイトといった外部の知識ベースを参照して、プログラミングタスクを支援します。 SOのクラウドソースで協調的な性質は、プログラミング知識の膨大なリポジトリを作成しました。 コミュニティが編集したコンテンツは常に進化しており、新しい回答が投稿されたり、既存のコンテンツが編集されたりしている。 本稿では,SO Java の回答編集に関する実証的研究とそのオープンソースプロジェクトにおけるコード改善への応用について述べる。 修正されたコードクローン検索ツールを使用して、バージョン履歴を持つSOコードスニペットを分析し、それをオープンソースのJavaプロジェクトに応用します。 これは時代遅れまたは最適化されていないコードを特定し、改善された代替案を提案する。 SOTorrentと10,668のGitHub Javaプロジェクトから140,840のJavaが受け入れられた回答を分析して、SOの回答編集を手作業で分類し、提案されたコード改善でオープンソースプロジェクトへのプルリクエストを作成しました。 我々の結果は、SO Javaが受け入れた回答の6.91%が、複数のリビジョン(平均2.82件)を持っていることを示している。 さらに、回答編集のコードスニペットの49.24%がオープンソースプロジェクトに適用され、これらの編集に基づいて提案された36のバグ修正のうち11がGitHubプロジェクトのメンテナによって受け入れられた。

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