論文の概要: Putting a Face to the Issue: Fostering User Empathy of Open Source Software Developers With PersonaFlow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24478v1
- Date: Mon, 27 Apr 2026 13:45:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-28 17:12:08.058898
- Title: Putting a Face to the Issue: Fostering User Empathy of Open Source Software Developers With PersonaFlow
- Title(参考訳): 問題に直面する - PersonaFlowによるオープンソースソフトウェア開発者のユーザ共感の育成
- Authors: Boniface Bahati Tadjuidje, Jin L. C. Guo, Jinghui Cheng,
- Abstract要約: オープンソースソフトウェア(OSS)開発者は、ユーザコンテキストを理解して応答するのに苦労することが多い。
本稿では、OSSリポジトリアーティファクトから編集可能なユーザペルソナを生成し、イシューレポートと統合するツールであるPersonaFlowを紹介する。
13人のOSS開発者によるユーザスタディでは、ユーザ理解の方法に変化が報告されており、共感的な言語を追加することで、半数以上が回答を変更している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.725103026964211
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Open-source software (OSS) developers often struggle to understand and respond to user context, while existing tools, such as issue trackers (for handling bugs, requests, and feedback), largely focus on technical discussion. Although personas could help, limited resources and UX expertise make them hard to scale. We present PersonaFlow, a tool that generates editable user personas from OSS repository artifacts and integrates them alongside issue reports. In a user study with 13 OSS developers, most reported shifts in how they understood users, and more than half modified their responses by adding empathetic language, tailoring explanations, or raising priority ratings. We found two pathways to this change: some connected emotionally to personas as people, while others used them pragmatically for triaging. Both appeared to lead to more user-centered behavior. We contribute design implications for persona-based tools relevant to OSS and other contexts where efficiency-driven systems or workflows obscure valuable human elements.
- Abstract(参考訳): オープンソースのソフトウェア(OSS)開発者は、ユーザコンテキストを理解し、応答するのに苦労することが多いが、イシュートラッカ(バグ、リクエスト、フィードバックを処理するための)のような既存のツールは、技術的な議論に主に焦点を当てている。
ペルソナは役に立ちますが、限られたリソースとUXの専門知識は、スケーリングを困難にします。
本稿では、OSSリポジトリアーティファクトから編集可能なユーザペルソナを生成し、イシューレポートと統合するツールであるPersonaFlowを紹介する。
13人のOSS開発者によるユーザスタディでは、ユーザ理解の方法に変化が報告されており、共感言語の追加や説明の調整、優先評価の引き上げによって、半数以上が回答を変更している。
人としてのペルソナと感情的に結びつくものもあれば、トリアージに実用的に使用するものもあるのです。
どちらも、ユーザ中心の行動に繋がるようだ。
我々は、効率駆動システムやワークフローが貴重な人的要素を曖昧にしているOSSや他のコンテキストに関連するペルソナベースのツールの設計に寄与する。
関連論文リスト
- Beyond the Click: A Framework for Inferring Cognitive Traces in Search [2.50369129460887]
本稿では,行動ログから認知的痕跡を推定する枠組みを提案する。
これらのトレースは、セッション結果の予測やユーザ障害回復といったタスクにおけるモデルパフォーマンスを改善する。
この作業は、より人間的なユーザーシミュレータを構築するのに必要なツールとデータを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-27T18:32:59Z) - User Feedback in Human-LLM Dialogues: A Lens to Understand Users But Noisy as a Learning Signal [59.120335322495436]
ユーザ-LLM会話ログのユーザフィードバックを分析し、そのようなフィードバックの発生時期と理由について考察する。
第2に、このような暗黙のユーザフィードバックから学習信号を抽出することについて研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-30T23:33:29Z) - Code with Me or for Me? How Increasing AI Automation Transforms Developer Workflows [60.04362496037186]
本研究は,コーディングエージェントと開発者インタラクションを制御した最初の研究である。
我々は,2つの主要な協調型およびエージェント型符号化アシスタントの評価を行った。
結果から,エージェントはコピロトを超える方法で開発者を支援することができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-10T20:12:54Z) - Creating General User Models from Computer Use [53.59999173952482]
本稿では,コンピュータとのインタラクションを観察することでユーザについて学習する汎用ユーザモデル(GUM)のアーキテクチャを提案する。
GUMは、ユーザ(例えばデバイスのスクリーンショット)の非構造化観察を入力として受け取り、ユーザの知識と好みをキャプチャする信頼度重み付け命題を構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-16T04:00:31Z) - Untold Stories: Unveiling the Scarce Contributions of UX Professionals to Usability Issue Discussions of Open Source Software Projects [11.767394881100223]
本研究はUX専門家のユーザビリティ問題への取り組みとフォローアップに対するアプローチを明らかにする。
他のコントリビュータと比較して、UX専門家は幅広いユーザビリティの問題に対処し、彼らのスタンスを支持し、感情よりも現実的だった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-24T15:45:13Z) - On the Automated Processing of User Feedback [7.229732269884235]
ユーザフィードバックは、要件エンジニアリング、ユーザインターフェース設計、ソフトウェアエンジニアリングにとって、ますます重要な情報ソースとなります。
フィードバックの可能性を最大限に活用するためには、解決すべき主な課題が2つあります。
ベンダーは大量のフィードバックデータに対処しなければならない。
第二に、ベンダーはさまざまなフィードバックの質に対処しなければならない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T10:13:13Z) - Characterising Developer Sentiment in Software Components: An Exploratory Study of Gentoo [6.253919624802852]
共同ソフトウェア開発はチーム内で行われ、共有された成果物に協力し、オンラインプラットフォーム上での開発について議論する。
以前の研究では、特にオープンソース環境では、チームメンバー間のコミュニケーションが極めて有害になる可能性があることが示されています。
我々の研究は、近年、Gentoo開発者間のコミュニケーションにおいて、負の感情が一般的に減少していることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T09:22:47Z) - Extracting Self-Consistent Causal Insights from Users Feedback with LLMs
and In-context Learning [11.609805521822878]
Microsoft Windows Feedback Hubは、パワーやバッテリなどの重要なトピックを含む、幅広い分野の顧客からのフィードバックを受け取るように設計されている。
ユーザのフィードバックをテレメトリ信号に関連付けるために,Double Machine Learning(DML)を活用している。
私たちのアプローチでは、既知の問題を抽出し、新しいバグを発見し、バグにつながるイベントのシーケンスを特定できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T20:12:46Z) - UltraFeedback: Boosting Language Models with Scaled AI Feedback [99.4633351133207]
大規模で高品質で多様なAIフィードバックデータセットである textscUltraFeedback を提示する。
我々の研究は、強力なオープンソースのチャット言語モデルを構築する上で、スケールしたAIフィードバックデータの有効性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T17:40:01Z) - A Neural Topical Expansion Framework for Unstructured Persona-oriented
Dialogue Generation [52.743311026230714]
Persona Exploration and Exploitation (PEE)は、事前に定義されたユーザペルソナ記述を意味論的に相関したコンテンツで拡張することができる。
PEEはペルソナ探索とペルソナ搾取という2つの主要なモジュールで構成されている。
提案手法は, 自動評価と人的評価の両面で, 最先端のベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-06T08:24:33Z)
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。