論文の概要: Programming Language Co-Usage Patterns on Stack Overflow: Analysis of the Developer Ecosystem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12123v2
- Date: Wed, 15 Apr 2026 03:17:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-16 13:09:57.458897
- Title: Programming Language Co-Usage Patterns on Stack Overflow: Analysis of the Developer Ecosystem
- Title（参考訳）: スタックオーバーフローにおける言語共用パターン:開発者エコシステムの分析
- Authors: Bachan Ghimire, Nitin Gupta,
- Abstract要約: Stack Overflowのポストは、186のプログラミング言語で何十万もの開発者が投稿しています。
FP-Growthは、シェル/バッシュ、Swift/Objective-Cのような密結合クラスタと、個々の言語の人気が予測するよりもはるかに高いリフト値を持つCファミリーを識別する。
LDAは、Appleプラットフォーム開発者、科学およびハードウェアプログラマ、関数型/アカデミックプログラマ、および2つのUnixスクリプティングサブファウンデーションを含む25の開発者プロファイルを生成する。
Louvain氏は言語グラフを,Web/エンタープライズ,Appleエコシステム,システム/科学の3つのマクロコミュニティに分割する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.188139878127856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding how developers combine programming languages in practice reveals the hidden structure of the software ecosystem: which languages are used as complements, which define coherent technology stacks, and which bridge disparate communities. We present a three-phase empirical pipeline that mines Stack Overflow posts by hundreds of thousands of developers across 186 programming languages, applying FP-Growth frequent itemset mining, Latent Dirichlet Allocation topic modeling, and Louvain community detection on a weighted co-usage graph, with the goal of characterizing co-usage coupling, latent developer specializations, and macro-level ecosystem structure simultaneously from behavioral data. FP-Growth identifies tight coupling clusters such as shell/bash, Swift/Objective-C, and the C-family with lift values far exceeding what individual language popularity predicts. LDA produces 25 developer profiles including Apple-platform developers, scientific and hardware programmers, functional/academic programmers, and two distinct Unix scripting sub-profiles. Louvain partitions the language graph into three macro-communities: web/enterprise, Apple ecosystem, and systems/scientific, and identifies Java as the highest-degree hub connecting all three. All three methods independently converge on the same ecosystem structure, providing strong cross-method validation of the findings.
- Abstract（参考訳）: 開発者が実際にプログラミング言語を組み合わせる方法を理解することで、ソフトウェアエコシステムの隠れた構造が明らかになる。
本稿では,FP-Growthの頻繁なアイテムセットマイニング,遅延ディリクレ割当トピックモデリング,およびLouvainコミュニティ検出を重み付きコユーザジグラフ上で適用し,コユーザジ結合,潜時開発者の特殊化,マクロレベルのエコシステム構造を行動データから同時に特徴付けることを目的として,Stack Overflowの投稿を186言語で数十万件マイニングする3段階の実証パイプラインを提案する。
FP-Growthは、シェル/バッシュ、Swift/Objective-Cのような密結合クラスタと、個々の言語の人気が予測するよりもはるかに高いリフト値を持つCファミリーを識別する。
LDAは、Appleプラットフォーム開発者、科学およびハードウェアプログラマ、関数型/アカデミックプログラマ、および2つのUnixスクリプティングサブファウンデーションを含む25の開発者プロファイルを生成する。
Louvain氏は言語グラフを,Web/エンタープライズ,Appleエコシステム,システム/科学の3つのマクロコミュニティに分割する。
これら3つの手法は独立して同じ生態系構造に収束し、研究結果の強いクロスメタルな検証を提供する。
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