Affrontare l'esclusione sociale nelle comunità di ingegneria del software
Uno sguardo al linguaggio dannoso e al suo impatto sul senso di appartenenza nella comunità.
― 5 leggere min
Indice
- L'importanza dell'inclusione sociale
- Linguaggio offensivo e suoi effetti
- Domande di ricerca
- Identificare gli attributi dell'Esclusione Sociale
- Impatto dell'esclusione sociale sugli individui
- Esaminare le comunità online
- Il processo di analisi
- Risultati dai dati di Gitter
- Proporre soluzioni
- Il framework DARE
- Importanza delle linee guida comunitarie
- Direzioni future
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
L'inclusione sociale è importante per comunità sane e attive. Questo pezzo si concentra su come certi comportamenti online possano far sentire le persone escluse, specialmente nei gruppi di ingegneria del software (SE). Guardando al linguaggio usato sulle piattaforme online, possiamo vedere come parole e frasi possano influenzare l'esperienza di una persona in queste comunità.
L'importanza dell'inclusione sociale
In una società sana, tutti dovrebbero poter partecipare senza subire trattamenti ingiusti. Quando le persone vengono trattate diversamente a causa di caratteristiche come razza, genere o credenze, può portare a sentimenti di isolamento ed esclusione. Questa esclusione può danneggiare non solo il benessere personale, ma anche le opportunità educative e lavorative. Negli ultimi tempi, c'è stato un crescente interesse nella comprensione delle questioni sociali nelle comunità online di ingegneria del software, specialmente riguardo al linguaggio offensivo.
Linguaggio offensivo e suoi effetti
Commenti offensivi, spesso diretti a individui in base a attributi come razza o orientamento sessuale, possono far sentire le persone indesiderate e irrispettate. La ricerca mostra che queste interazioni negative possono creare un divario negli spazi online, rendendo difficile per i gruppi marginalizzati impegnarsi pienamente. Molti hanno sottolineato che tali comportamenti portano a uno squilibrio di potere e rafforzano stereotipi dannosi su certi gruppi.
Domande di ricerca
Per approfondire, sono state sviluppate tre domande di ricerca principali:
- Quali tipi di linguaggio possono offendere le persone e influenzare il loro senso di appartenenza?
- Quanto è comune il messaggio dannoso su Gitter, una piattaforma per progetti software?
- Quali passi possono essere presi per affrontare questo linguaggio offensivo nelle comunità SE?
Identificare gli attributi dell'Esclusione Sociale
Il primo passo per affrontare l'esclusione sociale è capire le caratteristiche specifiche che possono portare a questi sentimenti. È stata creata una lista di 11 attributi, che include tratti personali come il genere e competenze specifiche legate all'informatica. Utilizzando informazioni da studi esistenti, abbiamo identificato fattori come genere, età e abilità linguistiche come contributori significativi all'esclusione sociale.
Impatto dell'esclusione sociale sugli individui
Quando qualcuno è preso di mira per i propri attributi attraverso commenti negativi, ciò può influenzare profondamente il loro senso di autostima e appartenenza alla comunità. Ad esempio, usare un linguaggio dannoso per attaccare l'identità di genere o l'etnia di qualcuno può portare a disagio emotivo. Questo disagio può far sì che le persone evitino completamente la comunità, perpetuando ulteriormente il ciclo di esclusione.
Esaminare le comunità online
Per capire meglio come si manifestano questi problemi, abbiamo esaminato i commenti su Gitter, una piattaforma online per sviluppatori software. Questa piattaforma è stata scelta perché ospita molte discussioni, rendendola un buon indicatore delle interazioni sociali nelle comunità SE. Analizzando oltre 3 milioni di commenti, abbiamo potuto vedere tendenze nel linguaggio offensivo e come colpisce specifici attributi.
Il processo di analisi
Per analizzare i commenti, è stato utilizzato un approccio metodico. Inizialmente, abbiamo individuato commenti contenenti parole offensive. Poi, abbiamo classificato questi commenti in base ai 11 attributi individuati in precedenza per capire quali fossero i più frequentemente presi di mira. Dopo questo processo di ordinamento, un team di revisori ha valutato i commenti per la loro natura offensiva.
Risultati dai dati di Gitter
I risultati dell'analisi di Gitter hanno mostrato che il 32% dei progetti conteneva commenti che potevano essere considerati socialmente esclusivi. Gli attributi più comunemente colpiti includevano menzioni di tipi di software, disabilità e orientamento sessuale. Questo indica che alcuni fattori sono più suscettibili agli attacchi attraverso un linguaggio dannoso, il che può ostacolare un senso di appartenenza tra i membri della comunità.
Proporre soluzioni
Riconoscendo la necessità di un'atmosfera più inclusiva nelle comunità online, è stato raccolto feedback da sviluppatori software su come vorrebbero vedere miglioramenti. Hanno enfatizzato due punti principali: la necessità di ridurre i commenti offensivi e il desiderio di strumenti che potessero aiutare a riformulare il linguaggio dannoso.
Il framework DARE
Per gestire e prevenire comportamenti esclusivi, viene proposto un framework chiamato DARE. Questo sta per Rilevare, Assegnare, Rivelare ed Eliminare. Ecco come funziona:
- Rilevare: Identificare e segnalare commenti che contengono linguaggio dannoso.
- Assegnare: Etichettare questi commenti in base agli 11 attributi identificati in precedenza.
- Rivelare: Mostrare le parti del commento che sono problematiche, aiutando l'autore a capire perché è considerato offensivo.
- Eliminare: Fornire suggerimenti per riformulare il commento per renderlo più accogliente.
Importanza delle linee guida comunitarie
Incorporare linee guida chiare nella comunità è essenziale per promuovere un'atmosfera amichevole. Dichiarando apertamente le aspettative per il comportamento e l'importanza di una comunicazione rispettosa, le comunità online SE possono favorire migliori relazioni tra i membri. Questo include tenere le persone responsabili per le violazioni e fornire promemoria sui valori della comunità.
Direzioni future
C'è ancora molto lavoro da fare in questo settore. Mentre alcuni attributi, come il genere, hanno ricevuto attenzione, altri come questioni razziali e discriminazione legata all'età nelle comunità SE necessitano di maggiore indagine. Discussioni online e coinvolgimento della comunità possono aiutare a sensibilizzare su questi problemi, portando a pratiche più inclusive.
Conclusione
I risultati dell'analisi dei commenti nelle comunità online SE rivelano problemi significativi legati all'esclusione sociale derivanti da linguaggio offensivo. Con una comprensione degli attributi specifici in gioco, possiamo lavorare per creare un ambiente più accettante per tutti. Il framework DARE proposto offre un punto di partenza per affrontare direttamente questi problemi. Prendendo misure concrete, possiamo aiutare a garantire che le comunità online siano spazi accoglienti e solidali per tutti, indipendentemente dal loro background o identità.
Titolo: Barriers for Social Inclusion in Online Software Engineering Communities -- A Study of Offensive Language Use in Gitter Projects
Estratto: Social inclusion is a fundamental feature of thriving societies. This paper first investigates barriers for social inclusion in online Software Engineering (SE) communities, by identifying a set of 11 attributes and organising them as a taxonomy. Second, by applying the taxonomy and analysing language used in the comments posted by members in 189 Gitter projects (with > 3 million comments), it presents the evidence for the social exclusion problem. It employs a keyword-based search approach for this purpose. Third, it presents a framework for improving social inclusion in SE communities.
Autori: Bastin Tony Roy Savarimuthu, Zoofishan Zareen, Jithin Cheriyan, Muhammad Yasir, Matthias Galster
Ultimo aggiornamento: 2023-05-02 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2305.01273
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.01273
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/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.
Link di riferimento
- https://dl.acm.org/ccs.cfm
- https://www.workshopononlineabuse.com/
- https://rdrr.io/cran/lexicon/man/profanity_alvarez.html
- https://github.com/bastintonyroy/barriers_for_social_inclusion
- https://socialsoftware.shinyapps.io/Social_Exclusion_Category_Viewer/
- https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis
- https://www.reddit.com/r/cscareerquestions/comments/2ve8cs/racism_in_software_development/
- https://capitalizemytitle.com/
- https://www.acm.org/publications/proceedings-template
- https://www.acm.org/publications/class-2012
- https://dl.acm.org/ccs/ccs.cfm
- https://ctan.org/pkg/booktabs
- https://goo.gl/VLCRBB
- https://www.acm.org/publications/taps/describing-figures/