Negativity in self-admitted technical debt: how sentiment influences prioritization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Self-Admitted Technical Debt, or SATD, is a self-admission of technical debt present in a software system. The presence of SATD in software systems negatively affects developers, therefore, managing and addressing SATD is crucial for software engineering. To effectively manage SATD, developers need to estimate its priority and assess the effort required to fix the described technical debt. About a quarter of descriptions of SATD in software systems express some form of negativity or negative emotions when describing technical debt. In this paper, we report on an experiment conducted with 59 respondents to study whether negativity expressed in the description of SATD actually affects the prioritization of SATD. The respondents are a mix of professional developers and students, and in the experiment, we asked participants to prioritize four vignettes: two expressing negativity and two expressing neutral sentiment. To ensure the vignettes were realistic, they were based on existing SATD extracted from a dataset. We find that negativity causes between one-third and half of developers to prioritize SATD in which negativity is expressed as having more priority. Developers affected by negativity when prioritizing SATD are twice as likely to increase their estimation of urgency and 1.5 times as likely to increase their estimation of importance and effort for SATD compared to the likelihood of decreasing these prioritization scores. Our findings show how developers actively use negativity in SATD to determine how urgently a particular instance of technical debt should be addressed. However, our study also describes a gap in the actions and belief of developers. Even if 33% to 50% use negativity to prioritize SATD, 67% of developers believe that using negativity as a proxy for priority is unacceptable. Therefore, we would not recommend using negativity as a proxy for priority. However, we also recognize it might be unavoidable that negativity is expressed by developers to describe technical debt.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle