論文の概要: From Collaboration to Regulation: Characterizing Governance Practice in Three Deep Learning Open Source Communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19022v1
- Date: Tue, 21 Jul 2026 12:13:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.419067
- Title: From Collaboration to Regulation: Characterizing Governance Practice in Three Deep Learning Open Source Communities
- Title（参考訳）: コラボレーションから規制へ:3つのディープラーニングオープンソースコミュニティにおけるガバナンスの実践を特徴付ける
- Abstract要約: オープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトのコラボレーションは、実質的な調整と品質管理の課題を生み出します。
プロジェクトのメンテナは、どのルールを定式化するか、いつそれを導入または修正するか、ドキュメント間でそれらを整理するか、といった、体系的なガイダンスを限定している。
我々は109の文書を分析し、7つのルールタイプで17のルールテーマを特定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.4881762708727
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Collaboration in Open Source Software (OSS) projects creates substantial coordination and quality-control challenges across diverse contributor bases. Projects address these challenges through documented governance rules, yet maintainers have limited systematic guidance on what rules to codify, when to introduce or revise them, and how to organize them across documents. We conducted a mixed-methods empirical study of three mature deep learning frameworks: PyTorch, TensorFlow, and Paddle. Using the Institutional Analysis and Development framework, we analyzed 109 documents and identified 17 rule themes across seven rule types. Operational rules, such as workflows, appeared across all three projects, whereas structural rules, such as role hierarchies, varied more substantially. Tracing more than 1,700 commits, we found that operational rule themes generally appeared earlier and were revised more frequently, while many structural rule themes emerged later and changed less often. Rule-bearing content also became increasingly specialized across task- and role-specific files. We further identified four governance functions reflected in substantive rule changes: Norm Alignment, Workflow Refinement, Coordination Structuring, and Community and Governance Development. Synthesizing these findings, we derive 33 actionable governance practices for mature, large-scale OSS projects with substantial coordination demands and organizational involvement.
- Abstract（参考訳）: オープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトにおけるコラボレーションは、さまざまなコントリビュータベースに対して、大幅な調整と品質管理の課題を生み出します。
プロジェクトは、ドキュメント化されたガバナンスルールを通じてこれらの課題に対処するが、メンテナは、どのルールを体系化するか、いつ導入するか、いつ修正するか、ドキュメントをまたいだ組織化方法について、体系的なガイダンスを限定している。
我々は、PyTorch、TensorFlow、Paddleの3つの成熟したディープラーニングフレームワークについて、混合メソッドの実験的研究を行った。
Institutional Analysis and Development frameworkを用いて109の文書を分析し、7つのルールタイプで17のルールテーマを特定した。
ワークフローのような運用ルールは3つのプロジェクト全体にわたって現れ、一方、役割階層のような構造ルールはより大きく変化した。
1,700件以上のコミットを追跡したところ、運用ルールのテーマが一般的により早く現れ、より頻繁に修正されることが分かりました。
ルール付きコンテンツもタスクやロール固有のファイルに特化するようになった。
さらに、Norm Alignment、Workflow Refinement、Coordination Structuring、Community and Governance Developmentの4つのガバナンス機能を特定しました。
これらの知見を合成し、成熟した大規模OSSプロジェクトに対して、実質的な調整要求と組織的関与を伴う、33の実行可能なガバナンスプラクティスを導出する。
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