論文の概要: Social Life of Code: Modeling Evolution through Code Embedding and Opinion Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15412v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 07:57:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.013404
• Title: Social Life of Code: Modeling Evolution through Code Embedding and Opinion Dynamics
• Title（参考訳）: コードの社会生活: コード埋め込みとオピニオンダイナミクスによる進化のモデル化
• Authors: Yulong He, Nikita Verbin, Sergey Kovalchuk,
• Abstract要約: 我々は、セマンティックコード埋め込みと意見力学理論を統合する新しいアプローチを導入する。 Expressed-Private Opinion (EPO)モデルを用いて時間進化をモデル化する。 ソフトウェア工学と計算社会科学をブリッジすることで、ソフトウェア進化を定量化するための原則的な方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.102846336724103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software repositories provide a detailed record of software evolution by capturing developer interactions through code-related activities such as pull requests and modifications. To better understand the underlying dynamics of codebase evolution, we introduce a novel approach that integrates semantic code embeddings with opinion dynamics theory, offering a quantitative framework to analyze collaborative development processes. Our approach begins by encoding code snippets into high-dimensional vector representations using state-of-the-art code embedding models, preserving both syntactic and semantic features. These embeddings are then processed using Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction, with data normalized to ensure comparability. We model temporal evolution using the Expressed-Private Opinion (EPO) model to derive trust matrices and track opinion trajectories across development cycles. These opinion trajectories reflect the underlying dynamics of consensus formation, influence propagation, and evolving alignment (or divergence) within developer communities -- revealing implicit collaboration patterns and knowledge-sharing mechanisms that are otherwise difficult to observe. By bridging software engineering and computational social science, our method provides a principled way to quantify software evolution, offering new insights into developer influence, consensus formation, and project sustainability. We evaluate our approach on data from three prominent open-source GitHub repositories, demonstrating its ability to reveal interpretable behavioral trends and variations in developer interactions. The results highlight the utility of our framework in improving open-source project maintenance through data-driven analysis of collaboration dynamics.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアリポジトリは、プルリクエストや修正といったコード関連のアクティビティを通じて、開発者のインタラクションをキャプチャすることで、ソフトウェアの進化の詳細な記録を提供する。 コードベースの進化の基盤となるダイナミクスをより深く理解するために、我々は、セマンティックコード埋め込みと意見力学理論を統合する新しいアプローチを導入し、協調開発プロセスを分析するための定量的フレームワークを提供します。 我々のアプローチは、コードスニペットを最先端のコード埋め込みモデルを使って高次元ベクトル表現に符号化することから始まり、構文的特徴と意味的特徴の両方を保存する。 これらの埋め込みはPCA(Principal Component Analysis)を用いて次元の縮小のために処理され、データの正規化によりコンパビリティが保証される。 我々は,EPO(Expressed-Private Opinion)モデルを用いて時間的進化をモデル化し,信頼行列を導出し,開発サイクルを通じて意見軌跡を追跡する。 これらの意見の軌跡は、コンセンサスの形成、影響力の伝播、開発者コミュニティ内の進化するアライメント(あるいは多様化)の根底にあるダイナミクスを反映している。 ソフトウェア工学と計算社会科学をブリッジすることで、ソフトウェア進化を定量化し、開発者の影響力、コンセンサス形成、プロジェクトの持続可能性に関する新たな洞察を提供する。 3つの著名なオープンソースGitHubリポジトリのデータに対する私たちのアプローチを評価し、解釈可能な振る舞いトレンドと開発者のインタラクションのバリエーションを明らかにする能力を示しています。 その結果,コラボレーションのダイナミックスをデータ駆動分析することで,オープンソースプロジェクトのメンテナンスを改善するためのフレームワークの有用性を強調した。

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