There is a growing belief that understanding and addressing the human processes employed during software development is likely to provide substantially more value to industry than yet more recommendations for the implementation of various methods and tools. To this end, considerable research effort has been dedicated to studying human issues as represented in software artifacts, due to its relatively unobtrusive nature. We have followed this line of research and have conducted a preliminary study of team behaviors using data mining techniques and linguistic analysis. Our data source, the IBM Rational Jazz repository, was mined and data from three different project areas were extracted. Communications in these projects were then analyzed using the LIWC linguistic analysis tool. We found that although there are some variations in language use among teams working on project areas dedicated to different software outcomes, project type and the mix of (and number of) individuals involved did not affect team behaviors as evident in their communications. These assessments are initial conjectures, however; we plan further exploratory analysis to validate these results. We explain these findings and discuss their implications for software engineering practice.


翻译:人们日益相信,了解和处理软件开发过程中使用的人类过程可能会给工业带来更大的价值,而不是为采用各种方法和工具提出的更多建议。为此目的,由于软件文物相对不受侵扰的性质,大量研究工作致力于研究软件文物中所体现的人类问题。我们遵循了这一研究路线,对使用数据挖掘技术和语言分析的团队行为进行了初步研究。我们的数据源IBM irynal Jazz储存库被挖掘出来,从三个不同的项目领域提取了数据。然后,利用LIWC语言分析工具对这些项目中的通信进行了分析。我们发现,尽管在项目领域专门从事不同软件结果、项目类型和所涉人员组合(和人数)的小组在语言使用上存在一些差异,但没有影响其通信中显而易见的团队行为。这些评估是初步的推测;但我们计划进一步进行探索性分析,以证实这些结果。我们解释这些结论,并讨论其对软件工程实践的影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【音乐】Attention
英语演讲视频每日一推
3+阅读 · 2017年8月22日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月3日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
VIP会员
相关VIP内容
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【音乐】Attention
英语演讲视频每日一推
3+阅读 · 2017年8月22日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员