Investigating Technology Usage Span by Analyzing Users' Q&A Traces in Stack Overflow
Notice bibliographique
Résumé
Choosing an appropriate software development technology (e.g., programming language) is challenging due to the proliferation of diverse options. The selection of inappropriate technologies for development may have a far-reaching effect on software developers' career growth. Switching to a different technology after working with one may lead to a complex learning curve and, thus, be more challenging. Therefore, it is crucial for software developers to find technologies that have a high usage span. Intuitively, the usage span of a technology can be deter-mined by the time span developers have used that technology. Existing literature focuses on the technology landscape to explore the complex and implicit dependencies among technologies but lacks formal studies to draw insights about their usage span. This paper investigates the technology usage span by analyzing the question and answering (Q&A) traces of Stack Overflow (SO), the largest technical Q&A website available to date. In particular, we analyze 6.7 million Q&A traces posted by about 97K active SO users and see what technologies have appeared in their questions or answers over 15 years. According to our analysis, C# and Java programming languages have a high usage span, followed by JavaScript. Besides, developers used the. NET framework, iO$S$& Windows Operating Systems (OS), and SQL query language for a long time (on average). Our study also exposes the emerging (i.e., newly growing) technologies. For example, usages of technologies such as SwiftUI,. NET-6.0, Visual Studio 2022, and Blazor WebAssembly framework are increasing. The findings from our study can assist novice developers, startup software industries, and software users in determining appropriate technologies. This also establishes an initial benchmark for future investigation on the use span of software technologies.
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 | 0,006 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».