ICSE論文とそれに関連するアーティファクトの10年間の利用パターン

Conceptos Básicos

ICSE論文とそれに関連するアーティファクトの利用パターンには重要な違いがある。論文の引用数とアーティファクトの使用量には統計的に有意な差がある。

Resumen

本研究は、2011年から2021年までのICSE論文とそれに関連するアーティファクトの利用パターンを探索的に分析したものである。

主な知見は以下の通り:

• ICSEで受理された論文の中で、アーティファクトを提供しているものは年々増加傾向にある。特に2017年以降、奇数年と偶数年で差がある。
• 論文の引用数と論文のダウンロード/閲覧数には大きな差がある。一方、論文の引用数とアーティファクトのスター数には有意な差がない。
• アーティファクトの保管プラットフォームの種類によって、論文の利用属性に違いはない。
• 論文の利用属性(引用数、ダウンロード/閲覧数)とアーティファクトの利用属性(スター数、プルリクエスト数など)には相関関係がある。特に、アーティファクトのダウンロード数/閲覧数と論文の利用属性に強い相関がある。
• アーティファクトの利用属性を別のプラットフォームから推定することができ、それらの推定値も論文の利用属性と相関する。

以上より、論文とアーティファクトの利用パターンには密接な関係があり、アーティファクトの影響を評価する際は、プラットフォームの特性を考慮する必要があることが示された。

Estadísticas

最も引用された論文は321回引用されている。
最も閲覧された論文は5,704回閲覧されている。
最も多くのダウンロードされたアーティファクトは8,388回ダウンロードされている。
最も多くのスターを獲得したアーティファクトは365個のスターがついている。
最も多くのコミットがなされたアーティファクトは40,162回コミットされている。

Citas

"論文の引用数とアーティファクトの使用量には統計的に有意な差がある。"
"論文の利用属性とアーティファクトの利用属性には相関関係がある。特に、アーティファクトのダウンロード数/閲覧数と論文の利用属性に強い相関がある。"
"アーティファクトの利用属性を別のプラットフォームから推定することができ、それらの推定値も論文の利用属性と相関する。"

Ideas clave extraídas de

Decade-long Utilization Patterns of ICSE Technical Papers and Associated Artifacts

by Sharif Ahmed... a las arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05826.pdf

Consultas más profundas

ソフトウェアエンジニアリング分野以外の学術分野でも同様の傾向が見られるだろうか?

ソフトウェアエンジニアリング分野における論文とアーティファクトの利用パターンの研究結果は、他の学術分野でも類似の傾向が見られる可能性があります。特に、オープンサイエンスの原則や研究成果の共有が重視される分野では、論文と関連するアーティファクトの相互作用が重要視される傾向があるからです。他の学術分野でも、研究成果の再現性や有用性を高めるためにアーティファクトの重要性が認識されており、論文とアーティファクトの関係性に関する研究が行われる可能性があります。

論文とアーティファクトの利用パターンの違いを生み出す要因は何か?

論文とアーティファクトの利用パターンの違いは、複数の要因によって生じる可能性があります。一つの要因として、異なるプラットフォームや提供されるメトリクスの違いが挙げられます。例えば、GitHubやZenodoなどの異なるアーティファクト共有プラットフォームは、異なる属性や利用統計を提供しており、これが利用パターンの違いを生む要因となる可能性があります。
また、研究者や読者の利用動機やニーズの違いも利用パターンの違いに影響を与える要因となります。論文は引用されることが重視される一方で、アーティファクトは実際の利用や再利用が重要視されるため、これらの異なる利用目的やニーズが利用パターンの違いを生む可能性があります。

アーティファクトの影響を適切に評価するためには、どのようなプラットフォームやメトリクスが必要だと考えられるか?

アーティファクトの影響を適切に評価するためには、複数のプラットフォームやメトリクスが組み合わせて利用されることが重要です。まず、アーティファクトの種類や属性に応じて適切なプラットフォームを選択し、それぞれのプラットフォームが提供する利用統計や評価メトリクスを総合的に考慮する必要があります。
例えば、GitHubはコードやデータの共有に特化しており、スター数やフォーク数などの属性が重要です。一方、ZenodoやFigshareなどのアーティファクト共有プラットフォームは、ビューやダウンロード数などの利用統計を提供しています。これらの異なるプラットフォームやメトリクスを総合的に考慮し、アーティファクトの影響を包括的に評価することが重要です。また、アーティファクトの持続的な影響や価値を評価するためには、アーティファクトの最終更新日や議論の有無などの要素も考慮に入れることが重要です。