抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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オープンソースソフトウェア(OSS)コミュニティにおいて,既存のリーダーシップ指標は,コード寄与またはコミュニティ影響によって主に測定される。緊急リーダシップに関する最近の研究は,協調通信における知的刺激のような付加的次元に光を当てた。最後に,本論文では,通信スタイルをマイニングし,OSSコミュニティにおける緊急リーダシップ行動を,問題コメントデータを使用して同定するために,iLeadと呼ばれる自動化アプローチを提案した。既存のリーダシップ研究に基づくリーダーシップ行動の6つのカテゴリーの構築を始めた。次に,著者らは10のOSSプロジェクトからの10,000の課題コメントにおけるリーダシップ行動を手動でラベル付けして,柔軟で簡潔な方法で異なる型の緊急リーダシップ行動を表す304の発見的言語パターンを抽出した。次に,自動リーダシップ同定に適用できる最終パターンランキングリストに多重プロジェクトから抽出した異なるパターン集合を併合し,統合するための自動化アルゴリズムを開発した。評価結果は,iLeadが0.82の中央値精度と0.78の再現を達成することができて,10の機械/深い学習基準を凌駕することを示した。実際の有用性を実証するために,著者らはまた,iLeadから同定されたリーダーシップ行動の経験的解析とヒト評価を行う。既存のOSSリーダーシップ視点を広げるために,問題議論における緊急リーダシップ行動を考慮に入れるべきであると主張した。コミュニティ建築とリーダーシップスキル開発に関する実際的洞察を,OSSコミュニティと個人開発者のためにそれぞれ提供した。【JST・京大機械翻訳】