OCEANメーリングリストデータ集合:メールリストとコードリポジトリをスパニングするネットワーク解析【JST・京大機械翻訳】

Warrick Melanie; Rosenblatt Samuel F.; Young Jean-Gabriel; Casari Amanda; Hebert-Dufresne Laurent; Bagrow James

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212243670340 整理番号：22P0324100

OCEANメーリングリストデータ集合:メールリストとコードリポジトリをスパニングするネットワーク解析【JST・京大機械翻訳】

The OCEAN mailing list data set: Network analysis spanning mailing lists and code repositories

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資料名：
発行年： 2022年04月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

オープンソースプロジェクトの開発を取り巻くコミュニケーションは,ソフトウェアリポジトリ自体の外で主に発生する。歴史的に,大きなコミュニティは,それらのプロジェクトの異なる側面を議論するために,メールリストの収集をしばしば使用した。多モードツール利用は,ソフトウェア開発と,異なるチャネル上で起こる通信によって,社会技術システムとしてオープンソースプロジェクトの研究を複雑にする。ここでは,Pythonコミュニティのメールリストを結合し,標準化し,1995年から現在まで954,287メッセージを得た。著者らは,Golang(122,721メッセージ),Angular(20,041メッセージ)およびNode.js(12,514メッセージ)コミュニティのためのより小さなデータセットと同様に,この研究の再現を容易にするために,すべてのスクレーピングおよびクリーニングコードを共有した。これらのデータの有用性を示すため,CPythonリポジトリに焦点を当て,技術的層(GitHubがどのファイルで研究するか)を,また,メールリストデータにおけるGitHub寄与の33%を識別することにより,社会的層(ユニークな電子メールアドレスからのメッセージ)を併合する。次に,ソーシャルメッセージングの原子価と協調ネットワークの構造の間の相関を調べた。これらのデータが,大規模オープンソースプロジェクトにおける標準組織科学から理論をテストするための実験室を提供する方法を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機システム開発

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