Enhancing Log Sentiments: An Exploratory Study of Sentiments and Emotions with Software Logs
Notice bibliographique
Résumé
Software logs serve as valuable resources for understanding system running and are extensively used in diverse software maintenance tasks. Logs are generated by logging statements in the code, which are written by developers. Therefore, logs may reflect developers’ sentiments about the described situations. Consequently, when developers and system administrators read logs, the sentiments embedded in logs may influence their understanding. Although the sentiments associated with logs can convey valuable information, such information is not leveraged in research and practice. Previous research has primarily relied on verbosity levels of logs to gauge sentiments, which does not really capture the sentiments and emotions perceived by humans. To bridge this gap, in this article, we first conduct an exploratory study to investigate sentiments and emotions that are communicated within logs. Our study encompasses five anomaly log datasets from LogHub and a dataset involving eight open-source Apache Java projects. We find that 8% of the logs express sentiments and emotions though developers are suggested to write them in an objective way. While most log messages might not explicitly express sentiments and emotions, they can still implicitly evoke sentiments and emotions in those who read them. Therefore, we exploit issue reports referencing logs to capture such sentiments and emotions. In these issue reports, 47.5% exhibit emotions, with 54.7% of those emotions being related to logs and 8.1% directly addressing logs. Furthermore, we demonstrate the potential of leveraging sentiment analysis to complement verbosity levels in logs, showcasing how sentiment information can offer novel insights and enhance log analysis. Specifically, by applying automatic tools, we identify 41 issue reports (9.8% on average) with negative sentiment and 55 reports (13.2% on average) with negative emotions, all referencing INFO or DEBUG logs (i.e., low severity). After manually verifying and filtering exception logs, we uncover three main concerns from 22 critical instances.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».