Issue Tracker Mining: Concepts and Techniques

Temel Kavramlar

Issue trackers provide valuable insights into software development processes through data mining techniques.

Özet

ソフトウェア開発ライフサイクルのさまざまな側面を管理するために組織が使用するソフトウェアツールである課題トラッカーについて、自然言語処理を活用したデータマイニング技術に基づく自動化手法の重要性が強調されています。この章では、課題トラッキングデータを分析し、ステークホルダーが情報の複雑さと異質性に対処するためのアルゴリズム的な分析方法に焦点を当てています。主要な利用事例として、課題品質分析、進化分析、議論分析、リンクおよび構造分析が取り上げられており、それぞれの目的や手法が詳細に解説されています。

İstatistikler

課題追跡データ内のテキストデータを活用して自然言語処理技術を適用することで、品質要因の検出や意味不明確性の解消が可能。
Jiraリポジトリから抽出された10,000件以上の問題から成るデータセットを使用して感情分析や進化分析を実施。
コメントや説明文中で特定の属性値変更が提案される場合を検出し、関連フィールド更新を行う。

Alıntılar

"We need to fix this issue ASAP. [...] Please mark this issue as High Priority."
"That’s not a Low Priority ticket because our workflow is completely blocked right now."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Mining Issue Trackers

by Lloy... : arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05716.pdf

Daha Derin Sorular

どのようにして自然言語処理技術を使用してコメントや説明文から属性値変更提案を抽出しますか？

属性値変更提案を抽出するために、まずはコメントや説明文から特定のフィールド名が言及されている箇所を見つける必要があります。これは単純なワードマッチングで行うことが可能です。次に、そのフィールドが取り得る状態（ステート）の一つ以上が言及されていることも条件として設定します。
例えば、「優先度」（Priority）というフィールド名が含まれ、その中で「高」（High）などの状態が少なくとも1つ言及されている場合に該当する可能性が高いです。このような条件を満たすデータセット内でコメントや説明文を探索し、実際にフィールド値変更提案と思われるケースを特定します。
ただし、この過程では多くの偽陽性結果も発生する可能性があるため、高リコール率を保ちつつ精度向上のため手動分析も重要です。偽陽性結果や真正陽性結果を区別するために迅速かつ効果的な手法でデータセット全体から目的通りの情報だけ抜き出す作業が求められます。

他の業界や領域でも応用可能か？

この章で取り上げられた4つの利用事例は他の業界や領域でも応用可能です。

Issue Quality Analysis: 要件品質分析はソフトウェア開発以外でも広範囲に活用可能です。製造業界では製品仕様書や品質管理プロセス向上に役立ちます。
Evolution Analysis: 変化解析はプロジェクト管理だけでなくビジネス戦略策定時等でも有益です。
Discussion Analysis: 討論分析は意思決定プロセス改善や顧客対応強化等幅広いシーンで展開可能です。
Link and Structure Analysis: リンク・構造分析は関連データ可視化だけでなく知識グラフ構築等さまざまな領域へ適用可能です。
これら技術および手法は情報処理全般および意思決定支援システム開発等多岐にわたって活躍することが期待されます。

議論分析とリンク・構造分析はどのようにソフトウェア開発プロセス全体に影響しますか？

議論分析ではコラボレーション促進・問題解決加速・情報共有強化等効果的コミュニケーション支援し、リンク・構造分析ではタスク依存関係可視化・作業流程最適化・エラープレベント防止等効率改善サポートします。両者合わせて使えば要件整理容易化・透明性確保・成果物品質向上等大局面影響力拡大期待されます。