[論文レビュー] How Software Developers Mitigate Collaboration Friction with Chatbots

Carlene Lebeuf, Margaret-Anne D. Storey+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 22, 2017

Open Source Software Innovations参考文献 11被引用数 28

ひとこと要約

本論文は、チーム開発における協働の摩擦を軽減するためにソフトウェア開発者がチャットボットをどのように使用するかを調査する。チーム内相互作用、個人と技術の関与、チームと技術の調整における摩擦要因を分析することで、情報過多、ツール導入の障壁、意識ギャップを軽減するチャットボット統合の仕組みを同定し、今後の協働開発環境におけるチャットボット設計の社会技術的枠組みを提示する。

ABSTRACT

Modern software developers rely on an extensive set of social media tools and communication channels. The adoption of team communication platforms has led to the emergence of conversation-based tools and integrations, many of which are chatbots. Understanding how software developers manage their complex constellation of collaborators in conjunction with the practices and tools they use can bring valuable insights into socio-technical collaborative work in software development and other knowledge work domains. In this paper, we explore how chatbots can help reduce the friction points software developers face when working collaboratively. Using a socio-technical model for collaborative work, we identify three main areas for conflict: friction stemming from team interactions with each other, an individual's interactions with technology, and team interactions with technology. Finally, we provide a set of open questions for discussion within the research community.

研究の動機と目的

• チームベースのソフトウェア開発において開発者が直面する協働の摩擦要因を理解すること。
• 現実の開発ワークフローにおいて、チャットボットがこれらの摩擦要因をどのように軽減しているかを検討すること。
• 協働の摩擦を3つの社会技術的カテゴリーに分類すること：チーム間相互作用、個人と技術の相互作用、チームと技術の相互作用。
• 特定の摩擦要因に対応する既存のチャットボット統合を同定し、今後のツール設計に示唆を与えること。
• ソフトウェア開発チームにおけるチャットボット設計、採用リスク、長期的影響に関する研究を促進すること。

提案手法

• 協働の摩擦を3つの分野に分類する社会技術的システムモデルを適用：チーム対チーム、個人と技術、チームと技術の相互作用。
• 文献レビュー、人気のあるチャットボット（例：GitHub、BitBucket、Digest.ai、Slackbot）の分析、および開発者協働に関する先行実証研究の統合的分析を実施。
• コミュニケーション、ツール導入、意識維持の分野における摩擦軽減の有効性に基づいて、チャットボットの活用事例を収集・分類。
• Oskarによるモラルチェック、Ava Botによるプライベートチェックインなど、実世界の例と統合を用いて実用的応用を説明。
• 自動要約（例：TLDR、Digest.ai）のような機能を、情報過多の摩擦要因にマッピング。
• 社会技術的整合性に基づき、協働開発文脈におけるチャットボットの有効性を評価するフレームワークを提言。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフトウェア開発協働におけるチャットボットをどのように研究すべきか。また、既存の協働理論はその使用を説明できるか。
• RQ2 新しいまたは既存のチャットボットで対処可能な他の協働の摩擦要因は何か。
• RQ3 AI、機械学習、音声インターフェースの進歩が、開発チームにおけるチャットボットの役割をどのように変容させるか。
• RQ4 ソフトウェア開発ワークフローへのチャットボット導入によって生じるリスクは何か。

主な発見

• チャットボットは、長文メッセージの要約（例：TLDR）や日次レポートの生成（例：Digest.ai）により、情報過多を効果的に軽減する。
• Slackbot や T-Bot などのチャットボットは、会話型プロンプトを通じてユーザーが一般的な操作を学べるよう支援することで、新ツールのチーム内導入を促進する。
• GitHub や BitBucket ボットの統合により、コード変更やプルリクエストの通知が行われ、チーム活動の可視性が向上する。
• Ava Bot や Oskar などのチャットボットは、チームのモラルを監視し、プライベートなチェックインを可能にすることで、協働の社会的・感情的側面を支援する。
• チャットボットが複数のチャネルにまたがるプロジェクト活動の選別された文脈に即した概要を提供することで、チームと技術の相互作用に起因する摩擦が軽減される。
• 本研究では、特に分散型で高速な開発環境において、社会的側面と技術的側面をつなぐチャットボットの需要が高まっていることが明らかになった。