Abstract-Video kodning tutorials gör det möjligt för experter och nybörjare programmerare att visuellt observera verkliga utvecklare skriva, debug, och köra kod. Tidigare forskning inom detta område har fokuserat på att hjälpa programmerare att hitta relevant innehåll i kodningsvideor samt att förstå motivationen och behoven hos innehållsskapare. I det här dokumentet fokuserar vi på att länka samman programmerare som skapar kodningsvideor med sin publik. Mer specifikt analyserar vi användarkommentarer på YouTube-kodningsvideor. Vårt främsta mål är att hjälpa innehållsskapare att på ett effektivt sätt förstå sina tittares behov och bekymmer, och därmed reagera snabbare på dessa problem och leverera innehåll av högre kvalitet. En datauppsättning på 6000 kommentarer från 12 YouTube-kodningsvideor används för att genomföra vår analys. Viktiga användarfrågor och frågor klassificeras sedan automatiskt och sammanfattas. Resultaten visar att Support Vector Machines kan upptäcka användbara tittares kommentarer om kodning av videor med en genomsnittlig noggrannhet på 77 %. Resultaten visar också att SumBasic, en extraherande frekvensbaserad summeringsteknik med redundanskontroll, tillräckligt kan fånga de viktigaste frågorna som finns i tittarnas kommentarer.
En analys av användarkommentarer om kodning video tutorials närvarande på YouTube utfördes i REF.
Analyzing User Comments on YouTube Coding Tutorial Videos
{'venue': '2017 IEEE/ACM 25th International Conference on Program Comprehension (ICPC)', 'journal': '2017 IEEE/ACM 25th International Conference on Program Comprehension (ICPC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}