Abstract-Twitter meddelanden (tweets) innehåller viktig information för programvara och kravutveckling, såsom funktionsförfrågningar, felrapporter och funktionsfelbeskrivningar. Därför är Twitter en viktig källa för crowd-baserad kravutveckling och programvaruutveckling. En manuell analys av denna information är dock ogenomförbar på grund av det stora antalet tweets, dess ostrukturerade natur och varierande kvalitet. Därför behövs automatiska analystekniker för t.ex. att sammanfatta, klassificera och prioritera tweets. I detta arbete presenterar vi en enkät med 84 mjukvarutekniker och forskare som studerar de tweetattribut som mest talar om tweetprioritering när de utför programvaruutvecklingsuppgifter. Vi tror att våra resultat kan användas för att implementera mekanismer för att prioritera användarens feedback med sociala komponenter. Således kan det vara till hjälp för att förbättra crowd-baserade krav teknik och mjukvaruutveckling. Index Terms-användarfeedback; crowd-based requirements engineering; crowd-based software evolution.
Genom att utföra en undersökning med programvarutekniker och forskare Guzman et al. REF underströk behovet av automatiska analystekniker för att t.ex. sammanfatta, klassificera och prioritera tweets.
Prioritizing User Feedback from Twitter: A Survey Report
{'venue': '2017 IEEE/ACM 4th International Workshop on CrowdSourcing in Software Engineering (CSI-SE)', 'journal': '2017 IEEE/ACM 4th International Workshop on CrowdSourcing in Software Engineering (CSI-SE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}