Replication package for "An Empirical Study of Q&A Websites for Game Developers"
Notice bibliographique
Résumé
Replication package for the paper "An Empirical Study of Q&A Websites for Game Developers" This repository contains the datasets and scripts used to replicate the results from the paper "An Empirical Study of Q&A Websites for Game Developers". This is an exact copy of the repository on GitHub: https://github.com/asgaardlab/done-21-arthur-gamedev_qa_websites-code Replication data The datasets used to replicate the results for the paper can be found in the data directory (data/). These are the datasets we obtained after running all of the notebooks in this repository. Two of the studied websites are owned by companies (Epic and Unity) and we are not legally allowed to share the textual contents of the questions and answers as they are considered intellectual property. Therefore, instead of sharing the content of those posts, we included the URLs to all of the pages where the information used in the paper can be found, so that they can be crawled by future researchers. This is not an issue for Stack Overflow and the Game Development Stack Exchange, since that data is provided by Stack Exchange in the Stack Exchange Data Dump (https://archive.org/details/stackexchange). Survey data: Unfortunately, our University's ethics board only allows us to share the survey responses in aggregated format, which is done in the paper. In this repository, we added the list of communities in which we shared the survey (data/surveyed_communities.csv). Using this repository If you are using the datasets provided in this repository, you just need to run the analysis notebook (code/analysis/paper_results.ipynb) to obtain the results as shown in the paper. Otherwise, if you want to run the whole pipeline from scratch, follow these steps: 1. Download the data from Unity Answers and the UE4 AnswerHub from their websites (you can use the URLs provided in our datasets). Parse the HTML pages and extract the required information. 2. Download the data from Stack Overflow and the Game Development Stack Exchange from the Stack Exchange Data Dump (https://archive.org/details/stackexchange). Run the notebooks to process the XML files from the Stack Exchange data dump (code/process_xml). For Stack Overflow, run the select_gamedev_posts.ipynb (code/process_xml/stackoverflow/select_gamedev_posts.ipynb) first. 3. Run the text processing notebook (code/text_processing.ipynb). 4. Run the topic modelling notebook (code/topic_modelling.ipynb). 5. Run the topic comparisons notebook (code/topic_comparisons.ipynb). 6. Finally, run the analysis notebook (code/analysis/paper_results.ipynb) to get the results as shown on the paper.
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 | 0,075 | 0,342 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,322 | 0,114 |
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 ».