[論文レビュー] How does Working from Home Affect Developer Productivity? -- A Case Study of Baidu During COVID-19 Pandemic

Lingfeng Bao, Tao Li+4 more|arXiv (Cornell University)|May 27, 2020

Technology Adoption and User Behaviour被引用数 29

ひとこと要約

本研究では、新型コロナウイルス感染症のパンデミック期に、139名のバイドウ開発者の1日ごとの活動ログを138日間分析し、在宅勤務（WFH）がソフトウェア開発者の生産性に与える影響を定量的に分析した。その結果、プロジェクトの特性や個人の開発者行動に応じて、コードレビューでは肯定的影響、コミットやビルドでは否定的影響を示すなど、混合的な影響が見られたことが判明した。

ABSTRACT

Nowadays, working from home (WFH) has become a popular work arrangement due to its many potential benefits for both companies and employees (e.g., increasing job satisfaction and retention of employees). Many previous studies have investigated the impact of working from home on the productivity of employees. However, most of these studies usually use a qualitative analysis method such as survey and interview, and the studied participants do not work from home for a long continuing time. Due to the outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19), a large number of companies asked their employees to work from home, which provides us an opportunity to investigate whether working from home affects their productivity. In this study, to investigate the difference of developer productivity between working from home and working onsite, we conduct a quantitative analysis based on a dataset of developers' daily activities from Baidu Inc, one of the largest IT companies in China. In total, we collected approximately four thousand records of 139 developers' activities of 138 working days. Out of these records, 1,103 records are submitted when developers work from home due to COVID-19 pandemic. We find that WFH has both positive and negative impacts on developer productivity in terms of different metrics, e.g., the number of builds/commits/code reviews. We also notice that working from home has different impacts on projects with different characteristics including programming language, project type/age/size. For example, working from home has a negative impact on developer productivity for large projects. Additionally, we find that productivity varies for different developers. Based on these findings, we get some feedbacks from developers of Baidu and understand some reasons why WFH has different impacts on developer productivity.

研究の動機と目的

• 実世界の活動データを用いて、在宅勤務がソフトウェア開発者の生産性に与える長期的影響を調査すること。
• プロジェクト固有の要因（規模、年齢、種別、プログラミング言語など）が、在宅勤務の生産性への影響をどのように緩和・強化するかを特定すること。
• リモートワーク環境下での生産性の個人差を理解すること。
• 企業および開発者に対するリモートソフトウェア開発の管理に関するデータドリブンな示唆を提供すること。

提案手法

• COVID-19期にわたり、139名のバイドウ開発者から得た、1日ごとのソフトウェア開発活動ログ（コミット、ビルド、コードレビューなど）を収集・分析した。
• パンデミック期におけるリモートワーク（WFH）とオフィス勤務の両条件で、生産性メトリクスを比較した。
• 異なる勤務形態における生産性の集計メトリクス（平均、中央値）を比較する統計的分析を実施した。
• プログラミング言語、プロジェクト種別、規模、年齢などのプロジェクトレベルの特徴が、生産性の結果に与える影響を検討した。
• バイドウ開発者との定性的フィードバックセッションを実施し、定量的結果の解釈と背後にある行動要因の特定を行った。
• 定量的メトリクスと開発者フィードバックを組み合わせた混合手法を用いて、生産性の乖離傾向を説明した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 在宅勤務は、コミット、ビルド、コードレビューなどの異なるソフトウェア開発メトリクスにおける開発者生産性にどのように影響するか？
• RQ2 プロジェクトレベルの特徴（例：規模、年齢、種別、プログラミング言語）は、リモートワークが開発者生産性に与える影響をどのように緩和・強化するか？
• RQ3 開発者間の個人差が、在宅勤務時の生産性にどの程度影響を及ぼすか？
• RQ4 リモートワーク環境下での生産性の変動の背後にある主な要因として、どのように認識されているか？

主な発見

• 在宅勤務は1日あたりのコードレビュー回数に肯定的影響を及ぼし、リモート環境下での協働やレビュー効率の向上を示唆している。
• WFHは、コミット数およびビルド数の有意な減少を引き起こしており、一部の開発ワークフローにおける出力の低下やタスク完了の遅延を示している。
• 大規模プロジェクトでは、在宅勤務が開発者生産性に顕著な悪影響を及ぼしており、共同作業のオーバーヘッドが主な要因とされる。
• 生産性は個人開発者間で顕著に異なることが判明しており、一部の開発者はリモート勤務で生産性を向上させた一方、他の開発者は低下を経験した。
• 特定のプログラミング言語が使用されるプロジェクトでは、WFHの影響が顕著に現れたが、結果では具体的な言語効果は数量的に特定されていない。
• 開発者からのフィードバックでは、コミュニケーションの困難さや非公式な対話の減少が、リモート環境下での生産性の低下要因であると指摘された。