論文の概要: The Software Infrastructure Attitude Scale (SIAS): A Questionnaire Instrument for Measuring Professionals' Attitudes Toward Technical and Sociotechnical Infrastructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00855v1
• Date: Sun, 30 Nov 2025 12:03:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.456664
• Title: The Software Infrastructure Attitude Scale (SIAS): A Questionnaire Instrument for Measuring Professionals' Attitudes Toward Technical and Sociotechnical Infrastructure
• Title（参考訳）: ソフトウェアインフラの態度尺度(SIAS:Software Infrastructure Attitude Scale)
• Authors: Miikka Kuutila, Paul Ralph, Huilian Sophie Qiu, Ronnie de Souza Santos, Morakot Choetkiertikul, Amin Milani Fard, Rana Alkadhi, Xavier Devroey, Gregorio Robles, Hideaki Hata, Sebastian Baltes, Vladimir Kovalenko, Shalini Chakraborty, Eray Tuzun, Hera Arif, Gianisa Adisaputri, Kelly Garcés, Anielle S. L. Andrade, Eyram Amedzor, Bimpe Ayoola, Keisha Gaspard-Chickoree, Arazoo Hoseyni,
• Abstract要約: 最近のソフトウェア工学(SE)研究は、社会技術研究の必要性を強調し、カスタマイズされた心理測定尺度の需要を示唆している。 我々は,ソフトウェア工学における技術的・社会技術的基盤の概念を定義し,それらに対する態度を測定する心理測定尺度を開発し,検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.916181267471098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Context: Recent software engineering (SE) research has highlighted the need for sociotechnical research, implying a demand for customized psychometric scales. Objective: We define the concepts of technical and sociotechnical infrastructure in software engineering, and develop and validate a psychometric scale that measures attitudes toward them. Method: Grounded in theories of infrastructure, attitudes, and prior work on psychometric measurement, we defined the target constructs and generated scale items. The scale was administered to 225 software professionals and evaluated using a split sample. We conducted an exploratory factor analysis (EFA) on one half of the sample to uncover the underlying factor structure and performed a confirmatory factor analysis (CFA) on the other half to validate the structure. Further analyses with the whole sample assessed face, criterion-related, and discriminant validity. Results: EFA supported a two-factor structure (technical and sociotechnical infrastructure), accounting for 65% of the total variance with strong loadings. CFA confirmed excellent model fit. Face and content validity were supported by the item content reflecting cognitive, affective, and behavioral components. Both subscales were correlated with job satisfaction, perceived autonomy, and feedback from the job itself, supporting convergent validity. Regression analysis supported criterion-related validity, while the Heterotrait-Monotrait ratio of correlations (HTMT), the Fornell-Larcker criterion, and model comparison all supported discriminant validity. Discussion: The resulting scale is a valid instrument for measuring attitudes toward technical and sociotechnical infrastructure in software engineering research. Our work contributes to ongoing efforts to integrate psychological measurement rigor into empirical and behavioral software engineering research.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: 近年のソフトウェア工学(SE)研究は、社会技術研究の必要性を強調し、カスタマイズされた心理測定尺度の需要を示唆している。 目的:ソフトウェア工学における技術的・社会技術的インフラの概念を定義し,それらに対する態度を測定する心理測定尺度の開発と検証を行う。 方法: 心理測定における基盤, 態度, 先行研究の理論に基づいて, 対象の構成要素を定義し, 生成した尺度項目を定義した。 スケールは225人のソフトウェア専門家に管理され、スプリットサンプルを用いて評価された。 試料の片側で探索因子分析 (EFA) を行い, 基礎となる因子構造を明らかにするとともに, 残りの半分で確認因子分析 (CFA) を行い, 構造を検証した。 さらに, 評価顔全体, 基準関連, 判別正当性などの分析を行った。 結果: EFAは2要素構造(技術・社会技術基盤)をサポートし, 負荷負荷による全分散の65%を占めた。 CFAは優れたモデル適合性を認めた。 認知的,感情的,行動的要素を反映した項目の内容は,顔と内容の妥当性を支持した。 両者の下位尺度は、仕事の満足度、自立感、仕事自体からのフィードバックと相関し、収束妥当性を支持した。 回帰分析では, 相関関係のヘテロトトラスト比 (HTMT) , Fornell-Larcker 基準, モデル比較はいずれも有意差が認められた。 議論: 結果のスケールは、ソフトウェア工学研究における技術的および社会技術的インフラに対する態度を測定するための有効な手段である。 本研究は,心理学的計測リガーを経験的・行動的ソフトウェア工学研究に統合するための継続的な取り組みに寄与する。

関連論文リスト

• Reliable and Reproducible Demographic Inference for Fairness in Face Analysis [63.46525489354455]
  本稿では、従来のエンドツーエンドトレーニングをモジュラートランスファー学習アプローチで置き換える、完全に再現可能なDAIパイプラインを提案する。 このパイプラインは、正確性、公正性、そしてアイデンティティ内整合性によって定義される、新たに導入された堅牢性の概念の3つの次元にわたって監査する。 以上の結果から,提案手法は特に民族性において,強い基準線を上回り,その特性はより困難であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-23T12:22:02Z)
• PRISM-Physics: Causal DAG-Based Process Evaluation for Physics Reasoning [57.868248683256574]
  PRISM-Physicsはプロセスレベルの評価フレームワークであり、複雑な物理推論問題のベンチマークである。 解は公式の有向非巡回グラフ(DAG)として表される。 その結果,評価フレームワークは人的専門家のスコアと一致していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-03T17:09:03Z)
• A Method for Quantifying Human Risk and a Blueprint for LLM Integration [0.0]
  サイバーセキュリティ心理学フレームワーク(Cybersecurity Psychology Framework、CPF)は、セキュリティオペレーションにおける人間中心の脆弱性を定量化する新しい方法論である。 CPFは、心理的脆弱性の全範囲にわたってエンドツーエンドのオペレーティングを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T20:31:27Z)
• A validity-guided workflow for robust large language model research in psychology [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、研究ツール、評価対象、人間のシミュレータ、認知モデルとして、心理学研究に急速に統合されている。 これらの「測定幻覚」は、統計的成果を心理学的現象として生み出すもので、成長する研究機関の妥当性を損なうものである。 精神測定と因果推論を統合した二重正当性フレームワークによって導かれた6段階のワークフローで、妥当性要件を研究野心に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-06T18:06:12Z)
• "There Is No Such Thing as a Dumb Question," But There Are Good Ones [4.962252439662465]
  本研究は,優れた質問を定義し,体系的な評価枠組みを提案する。 本稿では,適切性(文脈における社会言語的能力)と有効性という2つの重要な評価次元を提案する。 動的文脈変数を組み込むことにより、評価フレームワークは半適応的基準によって構造と柔軟性を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-15T03:12:28Z)
• A Computational Method for Measuring "Open Codes" in Qualitative Analysis [44.39424825305388]
  本稿では,人間と生成AI(GAI)による帰納的符号化結果を測定するための理論インフォームド計算手法を提案する。 これは、各コーダのコントリビューションを、Coverage、Overlap、Noverety、Divergenceの4つの新しいメトリクスを使用して、マージした結果に対して測定する。 本研究は,人間とAIの質的分析における方法論的厳密性を確保するための信頼性の高い経路を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T00:44:56Z)
• A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence [51.26815896167173]
  本稿では,3つの相補的な側面からPAMIレビューを総合的に分析する。 我々の分析は、現在のレビューの実践において、独特の組織パターンと永続的なギャップを明らかにします。 最後に、最先端のAI生成レビューの評価は、コヒーレンスと組織の進歩を奨励していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:28:50Z)
• QAFactEval: Improved QA-Based Factual Consistency Evaluation for Summarization [116.56171113972944]
  QAベースのメトリクスのコンポーネントを慎重に選択することは、パフォーマンスにとって重要であることを示す。 提案手法は,最良性能のエンテーメントに基づく測定値を改善し,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T00:38:35Z)
• Machine Learning-Based Estimation and Goodness-of-Fit for Large-Scale Confirmatory Item Factor Analysis [0.0]
  大規模項目因子分析(IFA)のための新しいパラメータ推定法と適合度評価法について検討する。 パラメータ推定のために、探索型IFAのためのUrban and Bauer's Deep Learning Algorithm(2021)を検証環境に拡張する。 GOF評価のための新しいシミュレーションベーステストと指標について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T12:53:01Z)
• Supply of engineering techniques and software design patterns in psychoanalysis and psychometrics sciences [0.0]
  本研究の目的は、心理療法におけるCBT法(認知行動療法)の弱点を改善するために、ソフトウェア技術、モデル、人工知能アルゴリズムを導入することである。 本研究の目的は、隠れた人間の変数が検査結果から推測される心理測定実験の実装である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T08:36:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。