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Il Ruolo dei Codici in Incognito nelle Domande di Stack Overflow

Questo studio mostra l'impatto dei frammenti di codice sulla qualità delle risposte nelle domande di programmazione.

― 6 leggere min


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Indice

Stack Overflow (SO) è il posto online più grande dove i programmatori fanno Domande e ottengono soluzioni. Ogni giorno, vengono pubblicate molte domande su SO, molte delle quali riguardano problemi di coding. Un problema comune è che quando le persone fanno queste domande, spesso non includono i frammenti di codice necessari per aiutare gli altri a capire i loro problemi. Questo può rendere difficile per le persone fornire Risposte corrette rapidamente.

In questo lavoro, indaghiamo come la mancanza di questi frammenti di codice influisca sulle risposte che gli utenti ricevono e perché alcune persone dimenticano di includerli. Creiamo anche modelli per aiutare a identificare le domande che necessitano di frammenti di codice.

L'importanza dei Frammenti di Codice nelle Domande

Quando si chiede aiuto su problemi di coding, includere frammenti di codice è essenziale. Questi frammenti forniscono contesto e dettagli sui problemi specifici che gli utenti affrontano. Senza di essi, diventa difficile per gli altri dare risposte accurate.

La ricerca indica che le domande che includono i frammenti di codice necessari hanno più probabilità di ricevere risposte utili e di essere risolte più velocemente. Infatti, i nostri risultati mostrano che le domande con frammenti di codice hanno molte più probabilità di ricevere risposte accettate rispetto a quelle senza.

Obiettivi della Ricerca

Questo studio mira a raggiungere tre obiettivi principali:

  1. Analizzare come la mancanza di frammenti di codice influisca sulle risposte alle domande su Stack Overflow.
  2. Comprendere i motivi per cui gli utenti dimenticano di includere questi frammenti di codice nelle loro domande.
  3. Sviluppare modelli di Machine Learning che possano identificare automaticamente quando una domanda richiede frammenti di codice.

Analizzando i Frammenti di Codice Mancanti

Impatto sulle Risposte

Abbiamo condotto un'analisi su 1.207 domande di SO che necessitavano di frammenti di codice e che rientravano in tre categorie:

  1. Domande che mancavano completamente di frammenti di codice.
  2. Domande che hanno aggiunto frammenti di codice solo dopo aver ricevuto richieste.
  3. Domande che includevano frammenti di codice al momento della sottomissione.

La nostra analisi ha rivelato che le domande che includevano i frammenti di codice necessari avevano tre volte più probabilità di ricevere risposte accettate. Al contrario, solo una piccola percentuale di domande che mancavano di frammenti di codice ha ricevuto risposte utili.

Ritardi nel Ricevere Risposte

Abbiamo anche esaminato quanto tempo ci mettono gli utenti a rispondere alle domande in base alla presenza di frammenti di codice. Abbiamo scoperto che le domande con frammenti di codice ricevevano risposte accettate in media dopo 19 minuti, mentre quelle che mancavano di frammenti di codice impiegavano oltre 41 minuti. Questo mostra un chiaro legame tra l'inclusione di frammenti di codice e la riduzione dei tempi di risposta.

Il Problema delle Domande Senza Risposta

Le domande prive di frammenti di codice richiesti avevano anche una maggiore probabilità di rimanere senza risposta. Circa il 28% di queste domande è rimasta senza alcuna risposta, evidenziando l'impatto negativo della non inclusione dei frammenti di codice necessari.

Fattori che Influenzano le Risposte

Reputazione dell'Utente

Un altro fattore importante è la reputazione di chi fa le domande. Gli utenti con punteggi di reputazione più elevati tendono a ricevere più risposte. Tuttavia, i nostri risultati indicano che l'inclusione dei frammenti di codice richiesti è comunque il fattore principale per ottenere risposte tempestive e di qualità, indipendentemente dalla reputazione dell'utente.

Tempistica della Sottomissione

Anche l'orario del giorno gioca un ruolo. Abbiamo osservato che le domande pubblicate durante il giorno tendevano a ricevere più risposte rispetto a quelle pubblicate di notte o durante il fine settimana. Tuttavia, anche tenendo conto di questo fattore, l'inclusione di frammenti di codice ha costantemente migliorato la probabilità di ricevere risposte.

Motivi Dietro la Mancanza di Frammenti di Codice

Per comprendere meglio perché gli utenti dimentichino i frammenti di codice richiesti, abbiamo intervistato 64 persone che utilizzano regolarmente SO.

Mancanza di Consapevolezza

Le risposte del nostro sondaggio hanno indicato che un numero significativo di utenti non è consapevole che le loro domande potrebbero necessitare di frammenti di codice. Questo era il motivo principale per cui mancavano.

Difficoltà a Decidere Cosa Includere

Molti utenti hanno anche segnalato di avere difficoltà a decidere quali parti del loro codice includere. Potrebbero sentirsi insicuri su ciò che è rilevante o importante da condividere nelle loro domande.

Altri Fattori Contribuenti

Abbiamo raccolto risposte aperte, e gli utenti hanno menzionato motivi come pigrizia o semplicemente dimenticare di includere i frammenti di codice. Alcuni hanno espresso preoccupazioni per la condivisione di codice sensibile o la mancanza di tempo durante la pubblicazione delle loro domande.

Sviluppare Modelli Predittivi

Per affrontare il problema dei frammenti di codice mancanti, abbiamo sviluppato diversi modelli di Machine Learning per identificare le domande che probabilmente richiedono esempi.

Come Funzionano i Modelli

Ci siamo concentrati su caratteristiche testuali chiave nelle domande, inclusi specifici parole chiave e frasi comunemente presenti nelle domande che necessitano di frammenti di codice.

Prestazioni dei Modelli

I nostri modelli sono stati in grado di identificare le domande che necessitano di frammenti di codice con una precisione promettente. Il miglior modello ha raggiunto un tasso di precisione impressionante dell'86,5%. Questo significa che il modello ha avuto ragione circa 87 volte su 100 quando prevedeva che una domanda necessitasse di un frammento di codice.

Vantaggi dell'Inclusione di Frammenti di Codice

Efficienza nel Tempo

Includere frammenti di codice può far risparmiare tempo sia a chi fa le domande che a chi risponde. Le domande con chiari esempi di codice possono portare a risoluzioni più rapide, riducendo la comunicazione tra le parti.

Miglioramento della Qualità delle Risposte

Quando gli utenti pubblicano domande con i frammenti di codice richiesti, la qualità delle risposte tende a migliorare. Questo porta a un'esperienza complessiva migliore per la comunità.

Lavoro Futuro

Guardando avanti, aimiamo a introdurre strumenti per aiutare gli utenti a determinare se le loro domande necessitano di frammenti di codice prima di inviarle. Questo potrebbe migliorare significativamente la qualità delle domande su SO e garantire un migliore coinvolgimento da parte della comunità.

Conclusione

In sintesi, il nostro studio evidenzia l'importanza di includere frammenti di codice nelle domande su Stack Overflow. Abbiamo dimostrato che la mancanza di questi frammenti può portare a domande senza risposta e a tempi di risposta significativamente più lunghi. Sviluppando modelli predittivi, speriamo di fornire agli utenti strumenti che migliorino la loro esperienza e migliorino la qualità delle interazioni nella comunità di programmazione.

Fonte originale

Titolo: Can We Identify Stack Overflow Questions Requiring Code Snippets? Investigating the Cause & Effect of Missing Code Snippets

Estratto: On the Stack Overflow (SO) Q&A site, users often request solutions to their code-related problems (e.g., errors, unexpected behavior). Unfortunately, they often miss required code snippets during their question submission, which could prevent their questions from getting prompt and appropriate answers. In this study, we conduct an empirical study investigating the cause & effect of missing code snippets in SO questions whenever required. Here, our contributions are threefold. First, we analyze how the presence or absence of required code snippets affects the correlation between question types (missed code, included code after requests & had code snippets during submission) and corresponding answer meta-data (e.g., presence of an accepted answer). According to our analysis, the chance of getting accepted answers is three times higher for questions that include required code snippets during their question submission than those that missed the code. We also investigate whether the confounding factors (e.g., user reputation) affect questions receiving answers besides the presence or absence of required code snippets. We found that such factors do not hurt the correlation between the presence or absence of required code snippets and answer meta-data. Second, we surveyed 64 practitioners to understand why users miss necessary code snippets. About 60% of them agree that users are unaware of whether their questions require any code snippets. Third, we thus extract four text-based features (e.g., keywords) and build six ML models to identify the questions that need code snippets. Our models can predict the target questions with 86.5% precision, 90.8% recall, 85.3% F1-score, and 85.2% overall accuracy. Our work has the potential to save significant time in programming question-answering and improve the quality of the valuable knowledge base by decreasing unanswered and unresolved questions.

Autori: Saikat Mondal, Mohammad Masudur Rahman, Chanchal K. Roy

Ultimo aggiornamento: 2024-02-06 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2402.04575

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.04575

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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