Are Comments on Stack Overflow Well Organized for Easy Retrieval by Developers?
Notice bibliographique
Résumé
Many Stack Overflow answers have associated informative comments that can strengthen them and assist developers. A prior study found that comments can provide additional information to point out issues in their associated answer, such as the obsolescence of an answer. By showing more informative comments (e.g., the ones with higher scores) and hiding less informative ones, developers can more effectively retrieve information from the comments that are associated with an answer. Currently, Stack Overflow prioritizes the display of comments, and, as a result, 4.4 million comments (possibly including informative comments) are hidden by default from developers. In this study, we investigate whether this mechanism effectively organizes informative comments. We find that (1) the current comment organization mechanism does not work well due to the large amount of tie-scored comments (e.g., 87% of the comments have 0-score) and (2) in 97.3% of answers with hidden comments, at least one comment that is possibly informative is hidden while another comment with the same score is shown (i.e., unfairly hidden comments). The longest unfairly hidden comment is more likely to be informative than the shortest one. Our findings highlight that Stack Overflow should consider adjusting the comment organization mechanism to help developers effectively retrieve informative comments. Furthermore, we build a classifier that can effectively distinguish informative comments from uninformative comments. We also evaluate two alternative comment organization mechanisms (i.e., the Length mechanism and the Random mechanism) based on text similarity and the prediction of our classifier.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».