Abstract-Code recensioner är en viktig mekanism för att säkerställa kvaliteten på ändringar källkod. Granskarna kan antingen lägga till allmänna kommentarer om hela ändringen eller peka på problem eller brister i fråga om en specifik del av ändringen med hjälp av inline-kommentarer. Färska studier visar att granskare ofta inte förstår den förändring som ses över och dess sammanhang. Vårt slutliga mål är att identifiera de faktorer som förvirrar kodgranskare och förstå hur förvirring påverkar effektiviteten och effektiviteten hos kodgranskningar. Som ett första steg mot detta mål fokuserar vi på att identifiera förvirring i utvecklarnas kommentarer. Baserat på en befintlig teoretisk ram kategoriserar uttryck för förvirring, klassificerar vi manuellt 800 kommentarer från kodrecensioner av Android-projektet. Vi observerar att förvirring kan vara någorlunda välidentifierad av människor: klassare uppnå måttlig överenskommelse (Fleiss "kappa 0.59 för de allmänna kommentarerna och 0.49 för de inlines). Sedan, för varje typ av kommentar vi bygga en serie av automatiska klassificerare som, beroende på målen för den fortsatta analysen, kan tränas för att uppnå hög precision (0,875 för de allmänna kommentarerna och 0,615 för de inlines), hög recall (0,944 för de allmänna kommentarerna och 0,988 för de inlines), eller betydande precision och recall (0,696 och 0,542 för de allmänna kommentarerna och 0,434 och 0,583 för de inlines, respektive). Dessa resultat motiverar ytterligare forskning om förvirringens inverkan på processen för översyn av koderna. Dessutom kan andra forskare använda de föreslagna klassificeringarna för att analysera förvirring i andra sammanhang där programvaruutvecklingsrelaterade diskussioner förekommer, t.ex. sändlistor.
Annorlunda från ovanstående verk, Ebert et al. I Ref föreslogs ett tillvägagångssätt för att identifiera de faktorer som förvirrar granskare och förstå hur förvirring påverkar kodgranskarnas effektivitet och ändamålsenlighet.
Confusion Detection in Code Reviews
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}