Studying How Cryptocurrency Development Characteristics in GitHub Affect Its Market Price and Developer Sentiment in Stack Overflow Discussions
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».