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Stack Overflowの質問におけるコードスニペットの役割

この研究は、コーディングの質問におけるコードスニペットがレスポンスの質に与える影響を明らかにしている。

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コードスニペットは大事だよコードスニペットは大事だよたり、答えを妨げたりする。欠けてるスニペットが遅い返事を引き起こし
目次

Stack Overflow (SO) はプログラマーが質問したり解決策をもらったりする最大のオンラインサイトだ。毎日、たくさんの質問が投稿されていて、その多くがコーディングの問題に関するものだよ。でも、こういう質問をする人たちが必要なコードスニペットを含めないことがよくあるんだ。これがあると、他の人が正しい答えを迅速に提供するのが難しくなっちゃう。

この研究では、コードスニペットが欠けているとユーザーが受け取る回答にどんな影響があるのか、そしてどうして人々がそれを忘れちゃうのかを探るよ。それに、コードスニペットが必要な質問を識別するためのモデルも作るつもり。

質問におけるコードスニペットの重要性

コーディングの問題で助けを求めるとき、コードスニペットを含めることがめっちゃ大事なんだ。これがあると、ユーザーが直面している具体的な問題についてのコンテキストや詳細がわかるから、他の人が正確な答えを出しやすくなる。

研究によると、必要なコードスニペットを含んでいる質問は、役立つ答えをもらいやすくて、しかも解決が早いんだ。実際、私たちの調査では、コードスニペットがある質問は、そうでないものに比べて受け入れられる答えをもらえる確率がずっと高いことがわかった。

研究の目標

この研究の目的は、主に三つあるよ:

  1. コードスニペットが欠けていると、Stack Overflowの質問に対する回答がどう影響を受けるかを分析する。
  2. ユーザーがどうしてコードスニペットを質問に含めるのを忘れちゃうのかを理解する。
  3. 質問がコードスニペットを必要とするかを自動的に識別できる機械学習モデルを開発する。

欠けているコードスニペットの分析

回答への影響

私たちは、コードスニペットが必要なのに三つのカテゴリーに分かれた1,207件のSOの質問を分析したよ:

  1. コードスニペットが全くない質問。
  2. リクエストを受けてからコードスニペットを追加した質問。
  3. 提出時にコードスニペットを含めた質問。

分析の結果、必要なコードスニペットを含む質問は、受け入れられる回答が3倍も多いことがわかった。逆に、コードスニペットが欠けている質問は、役立つ回答をもらえる率はほんの少しだった。

回答を受け取るまでの時間の遅延

コードスニペットが含まれているかどうかによって、質問への回答がどれくらい早く来るかも調べたよ。コードスニペットがある質問は、平均で19分で受け入れられる回答をもらったのに対して、欠けている質問は41分以上かかってた。これで、コードスニペットを含めることが回答時間を短縮する明確な関連性があることが示されたね。

未回答の質問の問題

必要なコードスニペットがない質問は、未回答の可能性も高くなった。約28%のこれらの質問は一切の回答がなかったことから、必要なコードスニペットを含めないことの悪影響がわかるよ。

回答に影響を与える要因

ユーザーの評判

もう一つの重要な要因は、質問者の評判だ。評判スコアが高いユーザーは、より多くの回答をもらう傾向があるよ。でも、私たちの調査によると、必要なコードスニペットを含めることが、ユーザーの評判に関わらず、迅速で質の高い回答をもらうための主な要因なんだ。

提出のタイミング

時間帯も関係してくる。昼間に投稿された質問は、夜や週末に投稿されたものよりも回答が多くなることがわかった。でも、この要因があっても、コードスニペットを含めることで、一貫して回答をもらえる可能性が高まるんだ。

コードスニペットを欠けている理由

コードスニペットを含めなかった理由をよりよく理解するために、SOを普段使っている64人にアンケートを取ったよ。

認識不足

調査結果から、多くのユーザーが自分の質問にコードスニペットが必要かもしれないことに気づいていないことがわかった。これが欠けている主な理由だったね。

何を含めるかの決定が難しい

多くのユーザーは、どの部分のコードを含めるべきかを決めるのに苦労しているとも報告してた。関連性や重要な情報を共有する自信が持てないみたい。

その他の要因

オープンエンドの回答から、ユーザーは怠慢や単にコードスニペットを含めるのを忘れたことを挙げてた。中には、敏感なコードを共有することへの懸念や、質問を投稿する際の時間不足を感じている人もいたよ。

予測モデルの開発

コードスニペットが欠けている問題に対処するために、コードスニペットが必要な質問を特定するためのいくつかの機械学習モデルを開発したよ。

モデルの仕組み

質問の中の特定のキーワードやフレーズなど、コードスニペットが必要な質問に共通する重要なテキストの特徴に焦点を当てたんだ。

モデルの性能

私たちのモデルは、コードスニペットが必要な質問を高い精度で特定できることがわかった。一番良いモデルは、86.5%という素晴らしい精度を達成したよ。つまり、このモデルがコードスニペットが必要だと予測した時、100回中87回正しかったってことだね。

コードスニペットを含めることの利点

時間効率

コードスニペットを含めることで、質問者も回答者も時間を節約できる。明確なコード例がある質問は、迅速な解決につながり、やりとりの回数が減るんだ。

回答の質の向上

必要なコードスニペットを含む質問を投稿すると、回答の質も向上することが多い。これがコミュニティ全体の体験を良くするんだ。

今後の作業

今後は、ユーザーが質問を送信する前にその質問にコードスニペットが必要かどうかを判断できるツールを導入することを目指しているよ。これがSOの質問の質を大幅に向上させ、コミュニティの関与を確保することにつながるんじゃないかな。

結論

要するに、この研究はStack Overflowの質問にコードスニペットを含めることの重要性を強調しているよ。コードスニペットが欠けていると、未回答の質問や、回答までの時間が大幅に延びることがわかった。予測モデルを開発することで、ユーザーの体験を向上させ、プログラミングコミュニティのやりとりの質を改善するためのツールを提供できることを願っているんだ。

オリジナルソース

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

概要: 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.

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

最終更新: 2024-02-06 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2402.04575

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2402.04575

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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