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Enregistrement W3196961013 · doi:10.22215/etd/2020-14375

Studying How Cryptocurrency Development Characteristics in GitHub Affect Its Market Price and Developer Sentiment in Stack Overflow Discussions

2020· dissertation· en· W3196961013 sur OpenAlexaff
Raisul Rashu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryptocurrencyMarket capitalizationCodebaseCapitalizationPopularityAffect (linguistics)Computer scienceGranger causalitySoftwareData scienceEconometricsWorld Wide WebEconomicsStock marketGeographyPolitical scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptocurrency development has continuous escalation in the past years and holds its presence significantly in open source development.Online collaborative software development platforms such as GitHub offer us an opportunity to observe developer effort, activity and software growth.Cryptocurrency has enabled various applications such as smart contracts, electronically decentralized payments, etc. Since, prices of each cryptocurrency are driven by many factors, we are interested in investigating how various characteristics of cryptocurrency's codebase development affect market capitalization price.Thus, we conduct a study on a panel dataset containing nearly a year of daily observations of development activity, popularity, and market capitalization for over two hundred open source cryptocurrencies.Stack Overflow (SO) remains the most popular Q&A forum for software developers, providing solutions to software related problems.SO is a rich source of user specific information with special emphasis on human emotion.In this study, we mine SO data to explore the hot topics related to cryptocurrency development and study the sentiment of cryptocurrency discussions.Our results demonstrate that 1) the popular cryptocurrencies based on popularity in GitHub are entirely present in the popular cryptocurrency list based on price on CoinMarketCap; 2) Ethereum is at the leading position in terms of popularity, while Bitcoin dominates in price; 3) using Granger causality analysis, we find no convincing evidence of the "predictive" relationship between software development related metrics such as stars, watchers, forks, contributors, commits, and lines of code changes and market price except for Ethereum; 4) developers express a positive sentiment in SO discussions related to popular cryptocurrencies; 5) the extracted keywords from SO discussions related to cryptocurrency prevail the hot topics the developers discuss about.I, Raisul Islam Rashu, would like to express my deep and sincere gratitude to my supervisor, Professor Olga Baysal, for her continuous guidance, patience, insight, helpful discussions throughout my thesis.Her constant encouragement, instructive feedback and support made this work successful.Thanks to the examination committee for their helpful comments.I am very grateful to my family -my parents and my younger brother Saiful Islam Rimon.They gave me immense support by motivating, energizing and keeping

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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