[論文レビュー] Summary Analysis of the 2017 GitHub Open Source Survey

R. Stuart Geiger|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2017

Algorithms and Data Compression参考文献 4被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、2017年GitHubオープンソース調査データセットについて、記述統計と可視化を用いて、50問以上の調査質問にわたる回答を包括的かつ再現可能に要約分析している。その結果、93.12%の回答者が、寄付を妨げる主要因として、悪いドキュメンテーションを指摘した一方、79.21%が返信がないことを不満として挙げ、19.97%はいじめの経験をした後に貢献を停止した。これは、オープンソースコミュニティにおける包括性とオンボーディングのシステム的課題を浮き彫りにしている。

ABSTRACT

This report is a high-level summary analysis of the 2017 GitHub Open Source Survey dataset, presenting frequency counts, proportions, and frequency or proportion bar plots for every question asked in the survey. This report was generated from a Jupyter notebook that can be found on OSF at http://doi.org/10.17605/OSF.IO/ENRQ5.

研究の動機と目的

• 2017年GitHubオープンソース調査データセットにおける広範な主張を安定的かつ引用可能な参考文献として提供すること。
• すべての調査質問と回答分布の完全で再現可能な要約を提供することで、今後の研究を支援すること。
• 特に参加を妨げる要因となる、不満やいじめの頻度を記録すること。
• オープンデータとコードをCC-BY-4.0で公開したJupyter Notebookとして分析を公開することで、透明性と再現可能性を支援すること。

提案手法

• データ処理および可視化には、Python 3.6、Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib、Seabornを使用している。
• すべての調査質問は個別またはグループ化されたパネルで分析され、各回答カテゴリの頻度と割合が計算されている。
• 各質問に対して棒グラフが作成され、回答の分布を可視化しており、公開されたJupyter Notebookを通じて結果を再現可能にしている。
• 統計的モデリング、サブグループ比較、リッカート尺度の回答を数値に変換する処理は実施していない。
• 分析は完全に再現可能であり、GitHubおよびOpen Science Frameworkにホスティングされており、すべてのコードとデータが公開済みである。
• レポートはJupyter Notebookからnbconvertにより生成されており、結果の完全な透明性と追跡可能性を保証している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オープンソース貢献者の何パーセントが、返信がない、あるいは無視された返答といった不満行動を経験または目撃したか？
• RQ2 いじめや敵対的行動はオープンソースコミュニティでどれほど一般的で、最も頻繁に報告される形態は何か？
• RQ3 何パーセントの貢献者が、ネガティブな経験を経験した後に貢献を停止したか？また、それに対してどのような行動を取ったか？
• RQ4 性別、民族、言語能力といったデモグラフィック要因は、排除やいじめの経験とどのように相関しているか？
• RQ5 貢献しない理由として貢献者が最も多く挙げている要因は何か？また、経験の有無や背景によってその理由はどのように変化するか？

主な発見

• 93.12%の回答者が、オープンソースプロジェクトへの貢献を妨げる主要因として、悪いまたは不十分なドキュメンテーションを挙げた。
• 79.21%が、返信がないことを不満として挙げ、参加への障壁として最も一般的に報告された要因となった。
• 19.97%の貢献者が、いじめの経験をした後に貢献を完全に停止した。そのうち15.41%は、それによりプライベートコミュニティに参加することを選んだ。
• 17.05%が、歓迎されない言語を経験したと報告し、5.28%は名前を呼ばれるなど攻撃的な言動を経験した。これは、継続的な人間関係上の敵対心を示している。
• いじめの経験をした人々の48.68%が、その行動を無視することで対処した。これは、救済措置や支援体制が限られている可能性を示唆している。
• いじめへの最も効果的な対処法は、相手をブロックすること（34.52%の効果）であり、次にメンテナーや管理者に報告すること（13.21%）が続いた。一方、法的措置や警察への通報はほとんど行われていなかった。