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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-15 15:15 OSS進化分析のためのWBICを用いたコミット履歴データのベイズ統計解析 ○杉山 透・中谷多哉子（放送大）  KBSE2023-90 |
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| 抄録 | （和） | 本論文は，最新の計算ベイズ統計学の成果も援用し，OSSのコミット履歴を分析し，統計的性質を明らかにするものである． OSS利用におけるリスクとしてプロジェクトの分裂や消滅が挙げられるが，これはOSS進化の大きな変動や停止を意味する． OSS進化のベースとなるのは開発者からのコミットであり，その性質の理解が必要である． そこで，我々はデータの特性に適したモデルを評価する汎用的かつ効果的な指標としてWBICを採用し，OSSコミット履歴の統計分析を行った．ケーススタディを行った結果，OSSのコミット履歴が冪分布の一種であるZipf分布を示したことを，WBICを根拠として得た． さらに分布が期待値と分散を持たない条件を満たしていることから，開発者の集団を期待値や分散のような確率分布を代表する値で表現したモデルで分析するのではなく，コミットを行う開発者個人個人に着目したエージェントベースシミュレーションのような手法で分析することが適していることが明らかとなった． |
| （英） | This paper utilizes the latest advancements in computational Bayesian statistics to analyze the commit histories of Open Source Software (OSS) and elucidate their statistical characteristics. Risks associated with the use of OSS, such as project forks and disappearances, are identified as significant factors that can cause major fluctuations or even halt the evolution of OSS. Since the evolution of OSS is fundamentally driven by commits from developers, understanding their nature is essential. Therefore, we have employed the Widely Applicable Bayesian Information Criterion (WBIC) as a versatile and effective measure for evaluating models suited to the data characteristics and conducted a statistical analysis of OSS commit histories. Our case study revealed that OSS commit histories follow a power-law distribution, specifically a Zipf distribution, and further satisfied the condition of lacking mean and variance, as substantiated by WBIC. Furthermore, given that commit histories lack mean and variance, it became clear that instead of analyzing the collective behavior of developers through models representing these probability distributions, focusing on individual developers through methods akin to agent-based simulations is more appropriate for addressing this challenge. | |
| キーワード | （和） | オープンソースソフトウェア / リポジトリマイニング / モデル選択 / WBIC / ソフトウェア進化 / / / |
| （英） | Open Source Software / Repository Mining / Model Selection / WBIC / Software Evolution / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 443, KBSE2023-90, pp. 138-142, 2024年3月. | |
| 資料番号 | KBSE2023-90 | |
| 発行日 | 2024-03-07 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2023-90 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2024-03-14 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 沖縄県総合福祉センター |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectual General Welfare Center |
| テーマ（和） | ソフトウェア工学全般／知能ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2024-03-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | OSS進化分析のためのWBICを用いたコミット履歴データのベイズ統計解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian Statistical Analysis of Commit History Data Using WBIC for OSS Evolution Analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | オープンソースソフトウェア / Open Source Software |
| キーワード(2)（和/英） | リポジトリマイニング / Repository Mining |
| キーワード(3)（和/英） | モデル選択 / Model Selection |
| キーワード(4)（和/英） | WBIC / WBIC |
| キーワード(5)（和/英） | ソフトウェア進化 / Software Evolution |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉山 透 / Toru Sugiyama / スギヤマ トオル |
| 第1著者 所属（和/英） | 放送大学 (略称： 放送大) The Open Univ. of Japan (略称： OUJ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中谷 多哉子 / Takako Nakatani / ナカタニ タカコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 放送大学 (略称： 放送大) The Open Univ. of Japan (略称： OUJ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-15 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2023-90 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.443 |
| ページ範囲 | pp.138-142 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-03-07 (KBSE) |
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